Python算法开发中如何进行缺失值处理

在Python算法开发中，处理缺失值的主要方法有以下几种：

1. 删除缺失值：将包含缺失值的行或列删除。但是，这种方法可能会导致数据量减少，可能会影响模型的准确性。

2. 替换缺失值：用某些值替换缺失值。比如可以用平均值或中位数来填充缺失值。另外也可以使用众数或其他值进行替换，具体方法取决于数据类型。

3. 插值缺失值：使用插值方法对缺失值进行填充。插值方法有很多种，如线性插值、二次样条插值、拉格朗日插值等。

选取哪种方法去处理缺失值，可以根据具体情况进行选择。