Python是一種高級(jí)編程語言，可用于各種計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序開發(fā)和數(shù)據(jù)分析。Python廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、自然語言處理、Web開發(fā)等領(lǐng)域。

在Python編程時(shí)，可能會(huì)遇到計(jì)算機(jī)缺失的情況。計(jì)算機(jī)缺失是指數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)表中存在空值或缺失值的情況。

Python提供了許多解決計(jì)算機(jī)缺失的方法。其中一個(gè)流行的方法是使用pandas庫。pandas是一個(gè)用于數(shù)據(jù)分析的Python庫，它提供了許多函數(shù)和方法來操作數(shù)據(jù)集。

import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv") # 讀取數(shù)據(jù)文件
# 找出缺失的值
missing_values = data.isnull().sum()
# 輸出缺失值數(shù)量
print(missing_values)

上面例子中，我們使用pandas庫讀取一個(gè)名為"data.csv"的數(shù)據(jù)文件。然后使用"isnull()"函數(shù)找到數(shù)據(jù)中的缺失值。最后使用"sum()"函數(shù)計(jì)算每一列中的缺失值數(shù)量。

除了pandas庫之外，Python還提供了其它缺失值處理方法。例如，使用numpy庫中的"nan"值，或使用Python內(nèi)置的None類型。但是，無論使用哪種方法，我們都需要仔細(xì)處理缺失值，以確保數(shù)據(jù)的完整性和可靠性。