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。

在进行线性回归分析时，数据预处理是不可或缺的一步，尤其是处理含有缺失值的数据集。为了帮助你掌握从数据清洗到模型构建的全过程，建议参考《Python线性回归实战：预测房价与节目观众量》这本书。在书中，你将找到关于如何处理缺失值、构建模型以及进行预测的详细指导和案例。

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，使用Pandas库来处理含有缺失值的数据集。通常，我们可以通过填充缺失值的方式来进行数据清洗。例如，如果缺失值不多，可以使用均值、中位数或众数来填充；如果缺失值较多，可能需要使用插值或者删除含有缺失值的行。以下是使用Pandas填充缺失值的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据集
df = pd.read_csv('input_data.csv')

# 假设'HouseSize'列存在缺失值
df['HouseSize'].fillna(df['HouseSize'].mean(), inplace=True)

数据清洗完成后，接下来是模型构建和房价预测。使用sklearn库中的LinearRegression类来构建线性回归模型，并用清洗后的数据来训练它。以下是构建模型并进行房价预测的示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 将房屋大小作为自变量，房价作为因变量
X = df[['HouseSize']].values
y = df['Price'].values

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

# 使用数据对模型进行训练
model.fit(X, y)

# 进行房价预测
new_house_size = np.array([[1200]])  # 新房屋的大小为1200平方英尺
predicted_price = model.predict(new_house_size)

print(f

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)