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  3. Python 中的探索性数据分析
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道练习

处理缺失数据

在开始分析之前处理缺失数据非常重要。

一种做法是：如果缺失值只占数据的一小部分（通常为 5%），则直接删除这些缺失值。

现在使用关于机票价格的数据集，已存为名为 planes 的 pandas DataFrame。您的任务是统计各列的缺失值数量，计算所有取值的 5%，用该阈值删除观测，并检查数据集中还剩多少缺失值。

说明 1 / 共 3 个

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  • 打印该 DataFrame 各列中的缺失值数量。