数据清洗中，主要的处理是缺失值，异常值和重复值，所谓清洗，就是对数据集进行丢弃，填充，替换，去重等操作，实现去除异常，纠正错误，补足缺失的目的。
数据列缺失，
1.行记录缺失，数据丢失（通常无法找回）
2.数据列值缺失
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这里主要说明数据列缺失处理
1.丢弃： 直接删除行记录
a.但是以下方式不适用，缺失行记录比例较大，例如超过百分之10。
b.缺失记录存在明显的数据分布特征，比如集中在某几类或者一类
2.补全：相对丢弃 补全更常用，
a.统计法，对于数值型，适用均值，加权均值，中位数等方法补全，对于分类型，采用类别众多的补全
b.模型法 ，基于已有字段，对于缺失字段进行预测， 数值变量 进行回归模型补全，分类变量，分类模型补全
文章来源-宋天龙.《Python数据分析与数据化运营》