python 缺失值的处理

在Python中，我们可以使用pandas库来处理缺失值。以下是几种常用的方法：

1. 删除缺失值：可以使用`dropna()`函数删除包含缺失值的行或列。可以通过指定`axis`参数来选择删除行还是列。

2. 填充缺失值：可以使用`fillna()`函数填充缺失值。可以通过指定具体的值来填充，如0、平均值、中位数、众数等。还可以使用前向填充或后向填充方法，使用`method`参数设置为'ffill'或'bfill'。

3. 插值填充：可以使用`interpolate()`函数进行插值填充，根据已知数据的趋势进行填充。

4. 替换缺失标记：有时缺失值可能由特殊标记表示，可以使用`replace()`函数将这些标记替换为NaN，然后再使用其他方法进行处理。

这些方法可以根据具体的数据集和需求选择合适的方法来处理缺失值。