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iloc 是 pandas 中基于整數位置的索引方式，而不是基于標簽的索引方式（即 loc）
以下是一些處理缺失值的常用方法：
刪除缺失值：
使用 dropna() 函數可以刪除包含缺失值的行或列。例如：
df_clean = df.dropna() # 刪除包含任何缺失值的行
df_clean = df.dropna(axis=1) # 刪除包含任何缺失值的列
填充缺失值：
使用 fillna() 函數可以用指定的值填充缺失值。例如：
df_filled = df.fillna(0) # 用0填充所有缺失值
df_filled = df.fillna(method='ffill') # 用前一個值填充缺失值（前向填充）
df_filled = df.fillna(method='bfill') # 用后一個值填充缺失值（后向填充）
插值：
使用 interpolate() 函數可以對缺失值進行插值。例如：
df_interpolated = df.interpolate() # 使用線性插值方法填充缺失值
使用其他列/行的值計算缺失值：
有時，你可能希望使用其他列或行的值來計算缺失值。這可以通過組合使用 fillna() 和其他函數（如 mean()、median() 等）來實現。例如：
df_filled = df.fillna(df.mean()) # 用均值填充缺失值
在處理缺失值時，請確保選擇適當的方法，以便在保持數據完整性的同時，最大限度地減少對分析結果的影響。
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