在Python中处理缺失值是数据分析的关键步骤。本文介绍了三种方法：删除缺失值，使用均值、中位数等填充，以及插值法如线性插值。根据数据特性选择合适的方法对缺失值进行处理，以确保分析的准确性。
如何在 Python 中处理缺失值？
在实际应用中，我们常常会遇到数据缺失的情况。对于缺失值，我们需要先进行处理，否则会影响我们的数据分析和建模。那么在 Python 中该如何处理缺失值呢？下面我们将介绍几种常见的方法。
- 删除缺失值
第一种处理方法是直接将缺失值所在的行或列删除。这种处理方式比较简单，但会影响原始数据的完整性。
import pandas as pd
# 创建含有缺失值的数据集
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2</
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