在Python中处理缺失值通常有以下几种方法：
删除缺失值
使用`dropna（）`函数删除包含缺失值的行或列。
`axis=0`表示删除行，`axis=1`表示删除列。
`how='any'`表示删除包含任何缺失值的行，`how='all'`表示删除所有值都为空的行。
`thresh`参数允许你指定至少要有多少个非缺失值才保留行或列。
不处理缺失值
有些机器学习模型（如Xgboost, RandomForestRegressor）可以直接处理含有缺失值的数据，无需进行预处理。
插补法
均值插补：用列的均值填充缺失值。
同类均值插补：使用层次聚类预测缺失值类型，然后以该类型的均值进行插补。
热卡填补：在完整数据中找到与缺失值最相似的对象，用其值进行填充。
多重插补：估计待插补值并添加噪声，形成多个可选插补值。
其他方法
删除缺少值的列。
使用全局常量、均值或中位数填充缺失值。
处理缺失值时，选择合适的方法取决于数据的性质和分析目标。通常，删除少量缺失值或使用均值插补是较为常见和保守的做法。如果数据缺失对分析影响不大，也可以选择不处理缺失值。
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