python缺失值处理

在 Python 中，常见的缺失值处理方法有以下几种：

1. 删除缺失值：可以使用 dropna() 方法删除包含缺失值的行或列，简单快捷，但可能会丢失大量有用信息。

2. 填充缺失值：可以使用 fillna() 方法将缺失值替换为指定的值，如平均值、中位数、众数等，这样可以保留数据集的完整性，但可能会引入噪声。

3. 插值法：可以使用 interpolate() 方法进行线性或非线性插值，从而根据已有数据推测缺失值，这种方法比填充缺失值更精确，但也更复杂。

4. 使用模型预测缺失值：可以使用机器学习模型对数据集进行训练，从而预测缺失值，这种方法最精确，但需要大量的时间和计算资源。

需要根据具体情况选择合适的方法进行缺失值处理。