说明如何处理数据集中的丢失或损坏的数据？
您需要标识查找数据并删除行/列，或将其替换为其他值。
pandas 提供了执行此操作的有用方法：isnull() 和 dropna()。这些使您可以识别并删除损坏的数据。该 fillna() 方法可用于使用占位符填充无效值。