python大数据缺失值处理有哪些填充策略，分别使用什么参数配置

Python 处理大数据缺失值的填充策略有很多，常见的有以下几种：

1. 均值填充：使用数据的平均值填充缺失值。在 pandas 中，可以使用 `fillna()` 方法，将参数 `value` 设置为数据的均值。

2. 中位数填充：使用数据的中位数填充缺失值。在 pandas 中，可以使用 `fillna()` 方法，将参数 `value` 设置为数据的中位数。

3. 众数填充：使用数据的众数填充缺失值。在 pandas 中，可以使用 `fillna()` 方法，将参数 `value` 设置为数据的众数。

4. 向前填充：使用缺失值前面的数据填充缺失值。在 pandas 中，可以使用 `fillna()` 方法，将参数 `method` 设置为 `'ffill'`。

5. 向后填充：使用缺失值后面的数据填充缺失值。在 pandas 中，可以使用 `fillna()` 方法，将参数 `method` 设置为 `'bfill'`。

6. 插值填充：通过对缺失值前后的数据进行插值计算来填充缺失值。在 pandas 中，可以使用 `interpolate()` 方法，设置参数 `method` 为插值方法，例如 `method='linear'`。

以上是常见的几种缺失值填充策略，不同的策略可以根据具体数据情况选择。在使用时，需要注意参数配置，例如均值填充可以通过 `mean()` 函数计算均值，并将其作为参数传递给 `fillna()` 方法，例如 `df.fillna(df.mean())`。同时也需要注意数据类型的转换，确保填充后的数据类型与原数据类型一致。