Python处理缺失值的方法

Python中处理缺失值的方法有以下几种：

1. 删除缺失值：可以使用 `dropna()` 方法来删除缺失值，该方法会返回一个新的 DataFrame 对象。

2. 填充缺失值：可以使用 `fillna()` 方法来填充缺失值。常用的填充方法有：使用平均值、中位数、众数、前向填充、后向填充等。

3. 插值法：可以使用 `interpolate()` 方法来进行插值处理，该方法可以根据已知数据的线性关系来推算缺失值。

4. 模型预测：如果缺失值比较少，可以使用机器学习模型来预测缺失值，比如使用 KNN、随机森林等算法来填充缺失值。

需要注意的是，处理缺失值时需要根据具体情况选择合适的方法，以避免对数据造成不良影响。