python插值填补缺省值

在Python中，可以使用插值方法来填补缺省值。有几种常用的插值方法可以选择。

第一种方法是使用众数填充。在pandas中，可以使用data['空缺值所在列名'].mode()[0]来获取众数，并将缺省值替换为众数。

第二种方法是使用插值法进行填补。在pandas中，可以使用data['空缺值所在列名'].interpolate()来进行插值。该方法会根据缺省值周围的已有值进行插值计算，得到一个连续的数值序列来填补缺省值。

第三种方法是使用固定值进行填补。可以使用data['空缺值所在列名'].fillna('填补的数据')将缺省值替换为指定的固定值。

以上是三种常用的Python插值填补缺省值的方法。具体选择哪种方法取决于数据的特点和需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python数据预处理之缺失值的各种填补方式](https://blog.csdn.net/qq_42419025/article/details/106079465)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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