1、第一步导入pandas模块，并读取需要处理的数据。
4、方法2：也可利用head()方法，该方法可以控制显示多少数据，可以更直观的观查看数据。
6、接下来处理缺失值。
7、在年龄特征列中含有177个缺失值，需要将其处理。
8、此处用均值填充的方法处理该列的缺失值，注意并不是所有的数据都可以采用均值填充。
13、若希望在原始数据上直接修改，可传入inplace=True。
17、以下是将多分类（不超过10个）的数据转换为10以内的数字的方法。
18、接下来处理性别这个特征所在列的数据，处理方法仍然可以利用上面的方方法处理，下面采用处理二分类数据的方法
20、到目前为止，决策树所需要的数据已经准备完成，可以建立决策树模型了。
