在sklearn的preprocessing包中包含了对数据集中缺失值的处理，主要是应用Imputer类进行处理。 首先需要说明的是，numpy的数组中可以使用np.nan/np.NaN（Not A Number）来代替缺失值，对于数组中是否存在nan可以使用np.isnan()来判定。 使用type(np.nan)或者type(np.NaN)可以发现改值其实属于float类型，代码如下：
【原】关于使用Sklearn进行数据预处理 —— 缺失值（Missing Value）处理
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