查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing

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架构魔法师 2024-10-29 19:47:23

文章标签 python 数据分析 pandas 缺失值插值 文章分类 机器学习人工智能

文章目录

写在前面
一、缺失值的统计和删除

1. 缺失信息的统计
2. 缺失信息的删除

二、缺失值的填充和插值

1. 利用fillna进行填充

【练一练】

2. 插值函数

三、Nullable类型

1. 缺失记号及其缺陷
2. Nullable类型的性质
3. 缺失数据的计算和分组

四、练习

Ex1：缺失值与类别的相关性检验
Ex2：用回归模型解决分类问题

写在前面

本文内容源自Datawhale 组队学习教程，并结合了部分自己的笔记和感悟。对Datawhale感兴趣且想进一步了解：https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas

一、缺失值的统计和删除

1. 缺失信息的统计

缺失数据可以使用isna或isnull（两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失，结合mean可以计算出每列缺失值的比例：
e.g.

df.head()

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_pandas

使用isna:

df.isna().head()

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_pandas_02

查看缺失的比例：

df.isna().mean() # 查看缺失的比例

Grade       0.000
Name        0.000
Gender      0.000
Height      0.085
Weight      0.055
Transfer    0.060
dtype: float64

可以利用Series上的isna或者notna进行布尔索引查看某一列缺失或者非缺失的行：

df[df.Height.isna()].head()

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_缺失值_03

同时对几个列检索出全部为缺失或者至少有一个缺失或者没有缺失的行，可以使用isna, notna和any, all的组合：

sub_set = df[['Height', 'Weight', 'Transfer']]

df[sub_set.isna().all(1)] # 全部缺失

df[sub_set.isna().any(1)].head() # 至少有一个缺失

df[sub_set.notna().all(1)].head() # 没有缺失

2. 缺失信息的删除

数据处理中经常需要根据缺失值的大小、比例或其他特征来进行行样本或列特征的删除，pandas中提供了dropna函数来进行操作。

dropna的主要参数：

轴方向axis（默认为0，即删除行）
删除方式how，主要有any和all两种参数可以选择。
删除的非缺失值个数阈值thresh（ $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_缺失值_04$ 没有达到这个数量的相应维度会被删除）
备选的删除子集subset

删除身高体重至少有一个缺失的行：

res = df.dropna(how = 'any', subset = ['Height', 'Weight'])

删除超过15个缺失值的列：

res = df.dropna(1, thresh=df.shape[0]-15) # 身高被删除

也可以使用布尔索引来完成：

res = df.loc[df[['Height', 'Weight']].notna().all(1)]

res = df.loc[:, ~(df.isna().sum()>15)]

二、缺失值的填充和插值

1. 利用fillna进行填充

在fillna中有三个参数是常用的：

value为填充值，可以是标量，也可以是索引到元素的字典映射；
method为填充方法，有用前面的元素填充ffill和用后面的元素填充bfill两种类型；
limit参数表示连续缺失值的最大填充次数。

下面构造一个简单的Series来说明用法：

s = pd.Series([np.nan, 1, np.nan, np.nan, 2, np.nan], list('aaabcd'))
s

a    NaN
a    1.0
a    NaN
b    NaN
c    2.0
d    NaN
dtype: float64

s.fillna(method='ffill') # 用前面的值向后填充

a    NaN
a    1.0
a    1.0
b    1.0
c    2.0
d    2.0
dtype: float64

s.fillna(method='ffill', limit=1) # 连续出现的缺失，最多填充一次

a    NaN
a    1.0
a    1.0
b    NaN
c    2.0
d    2.0
dtype: float64

s.fillna(s.mean()) # value为标量

a    1.5
a    1.0
a    1.5
b    1.5
c    2.0
d    1.5
dtype: float64

s.fillna({'a': 100, 'd': 200}) # 通过索引映射填充的值

a    100.0
a      1.0
a    100.0
b      NaN
c      2.0
d    200.0
dtype: float64

有时为了更加合理地填充，需要先进行分组后再操作。例如，根据年级进行身高的均值填充：

df.groupby('Grade')['Height'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean())).head()

0    158.900000
1    166.500000
2    188.900000
3    163.075862
4    174.000000
Name: Height, dtype: float64

【练一练】

对一个序列以如下规则填充缺失值：如果单独出现的缺失值，就用前后均值填充，如果连续出现的缺失值就不填充，即序列[1, NaN, 3, NaN, NaN]填充后为[1, 2, 3, NaN, NaN]，请利用fillna函数实现。（提示：利用`limit``参数）
解：
先构造s：

s = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, np.nan])
s

0    1.0
1    NaN
2    3.0
3    NaN
4    NaN
dtype: float64

(s.fillna(method='ffill', limit=1)+s.fillna(method='bfill', limit=1))/2

0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    NaN
4    NaN
dtype: float64

2. 插值函数

在关于interpolate函数的 文档 <https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.interpolate.html#pandas.Series.interpolate>__ 描述中，列举了许多插值法，包括了大量Scipy中的方法。由于很多插值方法涉及到比较复杂的数学知识，因此这里只讨论比较常用且简单的三类情况，即线性插值、最近邻插值和索引插值。

对于interpolate而言，除了插值方法（默认为linear线性插值）之外，有与fillna类似的两个常用参数：

控制方向的limit_direction。限制插值的方向默认为forward，这与fillna的method中的ffill是类似的，若想要后向限制插值或者双向限制插值可以指定为backward或both。
控制最大连续缺失值插值个数的limit。

s = pd.Series([np.nan, np.nan, 1, np.nan, np.nan, np.nan, 2, np.nan, np.nan])
s.values

array([nan, nan,  1., nan, nan, nan,  2., nan, nan])

在默认线性插值法下分别进行backward和双向限制插值，同时限制最大连续条数为1：

res = s.interpolate(limit_direction='backward', limit=1)
res.values

array([ nan, 1.  , 1.  ,  nan,  nan, 1.75, 2.  ,  nan,  nan])

res = s.interpolate(limit_direction='both', limit=1)
res.values

array([ nan, 1.  , 1.  , 1.25,  nan, 1.75, 2.  , 2.  ,  nan])

最近邻插补，即缺失值的元素和离它最近的非缺失值元素一样：

s.interpolate('nearest').values

array([nan, nan,  1.,  1.,  1.,  2.,  2., nan, nan])

索引插值，即根据索引大小进行线性插值。例如，构造不等间距的索引进行演示：

s = pd.Series([0,np.nan,10],index=[0,1,10])
s

0      0.0
1      NaN
10    10.0
dtype: float64

s.interpolate() # 默认的线性插值，等价于计算中点的值

0      0.0
1      5.0
10    10.0
dtype: float64

s.interpolate(method='index') # 和索引有关的线性插值，计算相应索引大小对应的值

0      0.0
1      1.0
10    10.0
dtype: float64

这种方法对于时间戳索引也是可以使用的，有关时间序列的其他话题会在第十章进行讨论，这里举一个简单的例子：

s = pd.Series([0,np.nan,10], index=pd.to_datetime(['20200101', '20200102', '20200111']))
s

2020-01-01     0.0
2020-01-02     NaN
2020-01-11    10.0
dtype: float64

s.interpolate()

2020-01-01     0.0
2020-01-02     5.0
2020-01-11    10.0
dtype: float64

s.interpolate(method='index')

2020-01-01     0.0
2020-01-02     1.0
2020-01-11    10.0
dtype: float64

关于polynomial和spline插值的注意事项：

在interpolate中如果选用polynomial的插值方法，它内部调用的是scipy.interpolate.interp1d(*,*,kind=order)，这个函数内部调用的是make_interp_spline方法，因此其实是样条插值而不是类似于numpy中的polyfit多项式拟合插值；
而当选用spline方法时，pandas调用的是scipy.interpolate.UnivariateSpline而不是普通的样条插值。

这一部分的文档描述比较混乱，而且这种参数的设计也是不合理的，当使用这两类插值方法时，用户一定要小心谨慎地根据自己的实际需求选取恰当的插值方法。

三、Nullable类型

1. 缺失记号及其缺陷

在python中的缺失值用None表示，该元素除了等于自己本身之外，与其他任何元素不相等：

None == None
True

None == False
False

None == []
False

None == ''
False

在numpy中利用np.nan来表示缺失值，该元素除了不和其他任何元素相等之外，和自身的比较结果也返回False：

np.nan == np.nan
False

np.nan == None
False

np.nan == False
False

虽然在对缺失序列或表格的元素进行比较操作的时候，np.nan的对应位置会返回False，但是在使用equals函数进行两张表或两个序列的相同性检验时，会自动跳过两侧表都是缺失值的位置，直接返回True：

s1 = pd.Series([1, np.nan])
s2 = pd.Series([1, 2])
s3 = pd.Series([1, np.nan])

s1 == 1
0     True
1    False
dtype: bool

s1.equals(s2)
False

s1.equals(s3)
True

在时间序列的对象中，pandas利用pd.NaT来指代缺失值，它的作用和np.nan是一致的（时间序列的对象和构造将在第十章讨论）：

pd.to_timedelta(['30s', np.nan]) # Timedelta中的NaT
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:30', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

pd.to_datetime(['20200101', np.nan]) # Datetime中的NaT
DatetimeIndex(['2020-01-01', 'NaT'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

那么为什么要引入pd.NaT来表示时间对象中的缺失呢？仍然以np.nan的形式存放会有什么问题？
在pandas中可以看到object类型的对象，而object是一种混杂对象类型，如果出现了多个类型的元素同时存储在Series中，它的类型就会变成object。例如，同时存放整数和字符串的列表：

pd.Series([1, 'two'])

0      1
1    two
dtype: object

NaT问题的根源来自于np.nan的本身是一种浮点类型，而如果浮点和时间类型混合存储，如果不设计新的内置缺失类型来处理，就会变成含糊不清的object类型，这显然是不希望看到的。

type(np.nan)

float

同时，由于np.nan的浮点性质，如果在一个整数的Series中出现缺失，那么其类型会转变为float64；而如果在一个布尔类型的序列中出现缺失，那么其类型就会转为object而不是bool：

pd.Series([1, np.nan]).dtype
dtype('float64')

pd.Series([True, False, np.nan]).dtype
dtype('O')

因此，在进入1.0.0版本后，pandas尝试设计了一种新的缺失类型pd.NA以及三种Nullable序列类型来应对这些缺陷，它们分别是Int, boolean和string。

2. Nullable类型的性质

从字面意义上看Nullable就是可空的，言下之意就是序列类型不受缺失值的影响。
例如，在上述三个Nullable类型中存储缺失值，都会转为pandas内置的pd.NA：

pd.Series([np.nan, 1], dtype = 'Int64') # "i"是大写的
0    <NA>
1       1
dtype: Int64

pd.Series([np.nan, True], dtype = 'boolean')
0    <NA>
1    True
dtype: boolean

pd.Series([np.nan, 'my_str'], dtype = 'string')
0      <NA>
1    my_str
dtype: string

在Int的序列中，返回的结果会尽可能地成为Nullable的类型：

pd.Series([np.nan, 0], dtype = 'Int64') + 1
0    <NA>
1       1
dtype: Int64

pd.Series([np.nan, 0], dtype = 'Int64') == 0
0    <NA>
1    True
dtype: boolean

pd.Series([np.nan, 0], dtype = 'Int64') * 0.5 # 只能是浮点
0    NaN
1    0.0
dtype: float64

对于boolean类型的序列而言，其和bool序列的行为主要有两点区别：

第一点是带有缺失的布尔列表无法进行索引器中的选择，而boolean会把缺失值看作False：

s = pd.Series(['a', 'b'])
s_bool = pd.Series([True, np.nan])
s_boolean = pd.Series([True, np.nan]).astype('boolean')
# s[s_bool] # 报错
s[s_boolean]

0    a
dtype: object

第二点是在进行逻辑运算时，bool类型在缺失处返回的永远是False，而boolean会根据逻辑运算是否能确定唯一结果来返回相应的值。

那什么叫能否确定唯一结果呢？举个简单例子：True | pd.NA中无论缺失值为什么值，必然返回True；False | pd.NA中的结果会根据缺失值取值的不同而变化，此时返回pd.NA；False & pd.NA中无论缺失值为什么值，必然返回False。

s_boolean & True
0    True
1    <NA>
dtype: boolean

s_boolean | True
0    True
1    True
dtype: boolean

~s_boolean # 取反操作同样是无法唯一地判断缺失结果
0    False
1     <NA>
dtype: boolean

关于string类型的具体性质将在下一章文本数据中进行讨论。

一般在实际数据处理时，可以在数据集读入后，先通过convert_dtypes转为Nullable类型：

df = pd.read_csv('data/learn_pandas.csv')
df = df.convert_dtypes()
df.dtypes

School          string
Grade           string
Name            string
Gender          string
Height         float64
Weight           Int64
Transfer        string
Test_Number      Int64
Test_Date       string
Time_Record     string
dtype: object

3. 缺失数据的计算和分组

当调用函数sum, prob使用加法和乘法的时候，缺失数据等价于被分别视作0和1，即不改变原来的计算结果：

s = pd.Series([2,3,np.nan,4,5])

s.sum()
14.0

s.prod()
120.0

当使用累计函数时，会自动跳过缺失值所处的位置：

s.cumsum()

0     2.0
1     5.0
2     NaN
3     9.0
4    14.0
dtype: float64

当进行单个标量运算的时候，除了np.nan ** 0和1 ** np.nan这两种情况为确定的值之外，所有运算结果全为缺失（pd.NA的行为与此一致），并且np.nan在比较操作时一定返回False，而pd.NA返回pd.NA：

np.nan == 0
False

pd.NA == 0
<NA>

np.nan > 0
False

pd.NA > 0
<NA>

np.nan + 1
nan

np.log(np.nan)
nan

np.add(np.nan, 1)
nan

np.nan ** 0
1.0

pd.NA ** 0
1

1 ** np.nan
1.0

1 ** pd.NA
1

另外需要注意的是，diff, pct_change这两个函数虽然功能相似，但是对于缺失的处理不同，前者凡是参与缺失计算的部分全部设为了缺失值，而后者缺失值位置会被设为 0% 的变化率：

s.diff()
0    NaN
1    1.0
2    NaN
3    NaN
4    1.0
dtype: float64

s.pct_change()
0         NaN
1    0.500000
2    0.000000
3    0.333333
4    0.250000
dtype: float64

对于一些函数而言，缺失可以作为一个类别处理，例如在groupby, get_dummies中可以设置相应的参数来进行增加缺失类别：

df_nan = pd.DataFrame({'category':['a','a','b',np.nan,np.nan], 'value':[1,3,5,7,9]})
df_nan

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_数据分析_05

df_nan.groupby('category', dropna=False)['value'].mean() # pandas版本大于1.1.0

category
a      2
b      5
NaN    8
Name: value, dtype: int64

pd.get_dummies(df_nan.category, dummy_na=True)

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_python_06

四、练习

Ex1：缺失值与类别的相关性检验

在数据处理中，含有过多缺失值的列往往会被删除，除非缺失情况与标签强相关。下面有一份关于二分类问题的数据集，其中X_1, X_2为特征变量，y为二分类标签。

df = pd.read_csv('data/missing_chi.csv')
df.head()

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_缺失值_07

df.isna().mean()
X_1    0.855
X_2    0.894
y      0.000
dtype: float64

df.y.value_counts(normalize=True)
0    0.918
1    0.082
Name: y, dtype: float64

事实上，有时缺失值出现或者不出现本身就是一种特征，并且在一些场合下可能与标签的正负是相关的。关于缺失出现与否和标签的正负性，在统计学中可以利用卡方检验来断言它们是否存在相关性。按照特征缺失的正例、特征缺失的负例、特征不缺失的正例、特征不缺失的负例，可以分为四种情况，设它们分别对应的样例数为 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_数据分析_08$ 。假若它们是不相关的，那么特征缺失中正例的理论值，就应该接近于特征缺失总数 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_数据分析_09$ 总体正例的比例，即：

$查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_pandas_10$

其他的三种情况同理。现将实际值和理论值分别记作 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_缺失值_11$ ，那么希望下面的统计量越小越好，即代表实际值接近不相关情况的理论值：

$查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_数据分析_12$

可以证明上面的统计量近似服从自由度为 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_pandas_13$ 的卡方分布，即 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_数据分析_14$ 。因此，可通过计算 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_python_15$ 的概率来进行相关性的判别，一般认为当此概率小于 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_缺失值_16$ 时缺失情况与标签正负存在相关关系，即不相关条件下的理论值与实际值相差较大。

上面所说的概率即为统计学上关于 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_插值_17$ 列联表检验问题的 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_缺失值_18$ 值，它可以通过scipy.stats.chi2(S, 1)得到。请根据上面的材料，分别对X_1, X_2列进行检验。
解：
以下是对参考答案的阅读理解：
先读取数据：

df = pd.read_csv('data/missing_chi.csv')
df

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_python_19

把原本类型为float64的X_1列和X_2列中的缺失值用NaN替换，非缺失值用NotNaN替换，类型变为object：

cat1 = df.X_1.fillna('NaN').mask(df.X_1.notna()).fillna("NotNaN")
cat1
0         NaN
1         NaN
2         NaN
3      NotNaN
4         NaN
        ...  
995    NotNaN
996       NaN
997       NaN
998       NaN
999       NaN
Name: X_1, Length: 1000, dtype: object

cat_2 = df.X_2.fillna('NaN').mask(df.X_2.notna()).fillna("NotNaN")
cat_2
0      NaN
1      NaN
2      NaN
3      NaN
4      NaN
      ... 
995    NaN
996    NaN
997    NaN
998    NaN
999    NaN
Name: X_2, Length: 1000, dtype: object

crosstab 可以统计元素组合出现的频数，即count 操作：

df_1 = pd.crosstab(cat_1, df.y, margins=True)
df_1

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_pandas_20

df_2 = pd.crosstab(cat_2, df.y, margins=True)
df_2

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_插值_21

df.iat类似于iloc使用隐式索引访问某个元素，计算x_1和X_2的S值：

def compute_S(my_df):
    S = []
    for i in range(2):
        for j in range(2):
            E = my_df.iat[i, j]
            F = my_df.iat[i, 2]*my_df.iat[2, j]/my_df.iat[2,2]
            S.append((E-F)**2/F)
    return sum(S)
res1 = compute_S(df_1)
res2 = compute_S(df_2)

分别对X_1, X_2列进行检验：

from scipy.stats import chi2

chi2.sf(res1, 1) # X_1检验的p值 # 不能认为相关，剔除
0.9712760884395901

chi2.sf(res2, 1) # X_2检验的p值 # 认为相关，保留
7.459641265637543e-166

Ex2：用回归模型解决分类问题

KNN是一种监督式学习模型，既可以解决回归问题，又可以解决分类问题。对于分类变量，利用KNN分类模型可以实现其缺失值的插补，思路是度量缺失样本的特征与所有其他样本特征的距离，当给定了模型参数n_neighbors=n时，计算离该样本距离最近的 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_pandas_22$ 个样本点中最多的那个类别，并把这个类别作为该样本的缺失预测类别，具体如下图所示，未知的类别被预测为黄色：

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_数据分析_23

上面有色点的特征数据提供如下：

df = pd.read_excel('data/color.xlsx')
df.head(3)

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_pandas_24

已知待预测的样本点为 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_数据分析_25$ ，那么预测类别可以如下写出：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6)
clf.fit(df.iloc[:,:2], df.Color)
clf.predict([[0.8, -0.2]])

array(['Yellow'], dtype=object)

对于回归问题而言，需要得到的是一个具体的数值，因此预测值由最近的 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_数据分析_26$ 个样本对应的平均值获得。请把上面的这个分类问题转化为回归问题，仅使用KNeighborsRegressor来完成上述的KNeighborsClassifier功能。
请根据第1问中的方法，对audit数据集中的Employment变量进行缺失值插补。

df = pd.read_csv('data/audit.csv')
df.head(3)

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_插值_27

1.对于回归问题而言，需要得到的是一个具体的数值，因此预测值由最近的 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_pandas_22$ 个样本对应的平均值获得。请把上面的这个分类问题转化为回归问题，仅使用KNeighborsRegressor来完成上述的KNeighborsClassifier功能。

解：

以下是对参考答案的阅读理解：

首先导入包和数据：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
df = pd.read_excel('data/color.xlsx')
df.head(3)

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_pandas_29

将color列转化为虚拟变量：

df_dummies = pd.get_dummies(df.Color)
df_dummies.head(3)

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_插值_30

得到样本点 $查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_数据分析_25$ 是三种颜色对应的概率：

stack_list = []
for col in df_dummies.columns:
    clf = KNeighborsRegressor(n_neighbors=6)
    clf.fit(df.iloc[:,:2], df_dummies[col])
    res = clf.predict([[0.8, -0.2]]).reshape(-1,1)
    stack_list.append(res)
stack_list

[array([[0.16666667]]), array([[0.33333333]]), array([[0.5]])]

返回值最大的索引：

code_res = pd.Series(np.hstack(stack_list).argmax(1))
code_res

0    2
dtype: int64

得到对应的颜色：

df_dummies.columns[code_res[0]]

'Yellow'

请根据第1问中的方法，对audit数据集中的Employment变量进行缺失值插补。
解：
以下是对参考答案的阅读理解：
首先导入包和数据：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
df = pd.read_csv('data/audit.csv')
res_df = df.copy()
df.head(3)

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_python_32

在原df中增加’Marital’, ‘Gender’列的虚拟变量，并对’Age’,‘Income’,'Hours’这三列的数据进行标准化处理：

res_df = df.copy()
df = pd.concat([pd.get_dummies(df[['Marital', 'Gender']]), df[['Age','Income','Hours']].apply(lambda x:(x-x.min())/(x.max()-x.min())), df.Employment],1)
df

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_插值_33

设置训练集、测试集，并获取一个训练集中Employment列的虚拟变量：

X_train = df.query('Employment.notna()')
X_test = df.query('Employment.isna()')
df_dummies = pd.get_dummies(X_train.Employment)

根据第1问中的方法，对audit数据集中的Employment变量进行缺失值插补：

stack_list = []
for col in df_dummies.columns:
    clf = KNeighborsRegressor(n_neighbors=6)
    clf.fit(X_train.iloc[:,:-1], df_dummies[col])
    res = clf.predict(X_test.iloc[:,:-1]).reshape(-1,1)
    stack_list.append(res)
code_res = pd.Series(np.hstack(stack_list).argmax(1))
cat_res = code_res.replace(dict(zip(list(range(df_dummies.shape[0])),df_dummies.columns)))
res_df.loc[res_df.Employment.isna(), 'Employment'] = cat_res.values
res_df

查看是否存在 Windows Remote Desktop Licensing_数据分析_34

检查是否所有缺失值都被插补：

res_df.isna().sum()

ID            0
Age           0
Employment    0
Marital       0
Income        0
Gender        0
Hours         0
dtype: int64

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