在數據分析和挖掘的過程中，缺失值的處理是非常重要的一步。在Python中，我們可以使用pandas庫來處理缺失值。

首先，我們需要先加載數據到pandas的DataFrame中：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

接下來，我們可以使用isnull()函數來檢測數據中的缺失值，并使用sum()函數計算每個特征中的缺失值數量：

missing = df.isnull().sum()
print(missing)

這將輸出一個包含每個特征中缺失值數量的Series對象。例如，如果我們的數據集中有兩個特征，分別為“age”和“salary”，那么輸出結果可能如下所示：

age       432
salary     67
dtype: int64

從輸出中可以看出，“age”特征中有432個缺失值，“salary”特征中有67個缺失值。

除了可以使用sum()函數計算缺失值數量，我們還可以使用mean()函數計算缺失值所占比例：

missing_percent = df.isnull().mean() * 100
print(missing_percent)

這將輸出一個包含每個特征中缺失值所占比例的Series對象。例如，如果我們的數據集中有兩個特征，分別為“age”和“salary”，那么輸出結果可能如下所示：

age       8.3
salary    1.3
dtype: float64

從輸出中可以看出，“age”特征中的缺失值占比為8.3%，“salary”特征中的缺失值占比為1.3%。

總之，在使用Python進行數據分析和挖掘的過程中，計算缺失值數量和占比是非常重要的一步。pandas庫提供了isnull()、sum()和mean()等函數方便我們進行缺失值的計算。