如何使用Python中的Pandas和sklearn库处理含有缺失值的数据集，并进行线性回归模型的构建与房价预测？请提供详细的代码实现。

在数据分析和机器学习项目中，处理含有缺失值的数据集是一项基本而重要的任务。对于你的问题，我推荐查看《Python线性回归实战：预测房价与节目观众量》一书。这本书将为你提供从数据处理到模型预测的全方位指导。

参考资源链接：[Python线性回归实战：预测房价与节目观众量](https://wenku.csdn.net/doc/7vxk82uwwv?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要使用Pandas库来处理数据集中的缺失值。Pandas提供了多种方法来处理缺失数据，包括删除含有缺失值的行或列、使用均值、中位数或众数填充缺失值等。对于房价预测的数据集，如果缺失值较少，可以选择删除；如果缺失值较多，可以使用插补法。以下是一个处理缺失值的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据集
data = pd.read_csv('housing_data.csv')

# 假设存在缺失值，使用均值填充
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# 或者，如果想要删除含有缺失值的行，可以使用以下代码
# data.dropna(inplace=True)

接下来，你需要构建一个线性回归模型来预测房价。使用sklearn库中的LinearRegression类来实现这一点。首先，你需要从数据集中提取特征（X）和标签（y），然后对它们进行分割，以便训练模型和验证模型性能。以下是构建和训练线性回归模型的代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设data中已经有特征和标签列
X = data[['feature_1', 'feature_2']]  # 替换为你的特征列名
y = data['price']  # 假设'price'是房价列名

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型实例
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型进行预测
predictions = model.predict(X_test)

# 输出模型的系数和截距
print('Coefficients:', model.coef_)
print('Intercept:', model.intercept_)

以上代码展示了如何使用Pandas处理缺失值和如何使用sklearn构建线性回归模型。在完成模型训练后，你可以使用各种指标来评估模型性能，如均方误差（MSE）或R平方值，并且可以通过`predictions`变量来查看模型对测试集的预测结果。这本书中提供了更多的细节和深度，包括模型调优和结果可视化，这些都将帮助你更好地理解和提升你的模型预测能力。

参考资源链接：[Python线性回归实战：预测房价与节目观众量](https://wenku.csdn.net/doc/7vxk82uwwv?spm=1055.2569.3001.10343)