机器学习 100 天，今天讲的是：数据预处理-处理缺失值。

在上一节，我们导入了数据集，得到特征 X 和标签 y。

我们打开 X，发现 index5 样本的‘年龄’和 index3 样本的‘薪资’数值是 NaN。

NaN（Not a Number）是计算机科学中数值数据类型的一类值，表示空值
可能是由于在样本收集的时候没有统计到该特征。

对于 NaN 值，最简单粗暴的做法是直接删除对应的样本，但我们一般不这么做。常见的做法是对 NaN 进行插值，即用该特征的平均值、中值等替代
一般来说，平均数是总体均值很好的估计，中位数是对总体中心很好的估计，如果特征分布比较稳定的话，平均值效率更高，而中位数稳健性更好，能避免受到到异常数值的影响。

例如，假设这里的薪资 6700 由于统计错误，写成 67，如果用平均值的话，则该异常数值就会影响插值，造成误差，但如果用中位数的话，就能消除异常数值的影响。

好，我们回到 spyder。处理缺失值的代码如何写呢？很简单，直接使用 pandas 库的 fillna 函数，一行语句搞定。

# 处理缺失值
X['Age'<