在Python中,处理数据预处理中的缺失值有多种方法。以下是一些常用的处理方式:
dropna()
函数可以实现。fillna()
函数进行填充。interpolate()
函数进行插值。需要注意的是,处理缺失值的方法应该根据数据集的具体情况和业务需求来选择。不同的处理方式可能会对数据集的分析和预测结果产生不同的影响。因此,在处理缺失值时,需要谨慎考虑并选择合适的方法。
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