清洗数据集

现实世界的数据集（例如心脏病数据集）往往较为杂乱，包含重复值或缺失值。本练习中，您将运用本章所学，对心脏病数据集进行数据清洗。数据集已为您加载。您的任务是基于 EDA 结果识别并执行通用的清洗操作：删除空列、去除重复行，并对与心电图测量相关的 restecg 列进行缺失值填补（插补）。Pandas 已以 pd 导入，心脏病数据集存储为名为 heart_disease_df 的 pandas DataFrame。