基于PyQt5、Pandas、Sklearn等主要库函数实现的csv表格数据预处理（缺失值填充）、数据可视化、数据预测、数据导出的工具
- 下载仓库：
git clone https://github.com/chengyingshe/qt_tools.git - 进入项目文件夹：
cd qt_tools - 下载依赖库：
pip install -r requirements.txt - 运行：
python main.py
初始状态：
选择文件：
可视化：
数据缺失值的填充有三种方式可供选择：平均值、众数、中位数，当导入的数据表格中有数据确实时会提示进行数据补全，选择其中一种补全方式，补全完成后太能进行后续数据可视化等操作。
数据可视化部分可以选择表格中的指定列数据绘制：折线图、条形图、饼状图、直方图。
可以指定每一列数据预测的数据个数，根绝每列数据的相关系数来决定使用那种预测算法：当列数据具有线性相关性时（abs(相关系数) > 0.5）使用线性回归算法预测指定个数的新数据并插入到表格末尾；当列数据不具有线性相关性时使用KNN算法（K=5）预测指定个数的新数据并插入到表格末尾。
能够将数据填充、数据预测后产生的新数据导出到指定文件夹中，导出为.csv文件