数据预处理之缺失值：用众数填充方法进行Python实现

数据预处理之缺失值：用众数填充方法进行Python实现

在进行数据分析时，我们常常会遇到数据缺失的问题。缺失值会影响到数据分析的结果，因此需要对缺失值进行处理。本文将介绍一种缺失值处理方法——用众数填充法，并提供Python实现示例。

1. 众数填充法概述

众数是指数据集中出现最为频繁的那个数值。当数据集中存在缺失值时，我们可以使用众数来填补缺失值。通常情况下，众数是离散型变量的中心位置的度量值。

2. 用众数填充法进行缺失值处理

下面我们将通过一个示例来演示如何使用众数填充缺失值。

首先，我们需要导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np

接下来，我们创建一个包含缺失值的DataFrame：

df = pd.DataFrame(