在数据分析中，面对缺失值问题，本文介绍了使用众数填充法处理缺失值的方法，并通过Python示例展示具体实现，包括利用pandas的mode()和fillna()函数。
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。
- 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。
- 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(
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