在Python中，如何处理数据集的缺失值，并利用Pandas与sklearn库建立线性回归模型来预测房价？请展示完整的数据处理到模型预测过程。

处理含有缺失值的数据集并进行线性回归预测房价是一个重要的数据分析过程。在实际的数据分析工作中，数据往往不是完美的，经常会遇到缺失值的情况。这时候，正确的处理方法至关重要，因为它们可能会影响模型的准确性。

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，我们可以使用Pandas库中的`isnull()`方法来检查数据集中的缺失值，并使用`fillna()`方法来填充缺失值。常用的填充策略包括使用均值、中位数或众数，甚至是基于其他变量的预测值来填充。例如，如果缺失值主要集中在某一个特征上，我们可以使用该特征的均值或中位数来填充。

    import pandas as pd
    import numpy as np

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

    # 检查并填充缺失值
    data = data.fillna(data.mean())  # 也可以选择使用中位数填充

接着，我们利用Pandas对数据进行预处理，将数据分为特征矩阵X和目标向量Y。在房价预测中，X通常包含房屋的各种特征（如面积、卧室数等），而Y是房价。

    X = data.drop(['price'], axis=1)  # 假设 'price' 是目标变量列名
    Y = data['price']

在数据预处理完毕后，使用sklearn的线性回归库构建模型。这里，我们需要将数据分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。

    from sklearn.model_selection import train_test_split

    X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0)

    from sklearn.linear_model import LinearRegression

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

    # 训练模型
    model.fit(X_train, Y_train)

    # 模型评估
    score = model.score(X_test, Y_test)

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测。

    # 预测测试集的房价
    predictions = model.predict(X_test)

    # 打印预测结果和评估分数
    print(predictions)
    print(

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)