处理Python中数据缺失值的方法有多种，以下是一些常用的策略：
删除
使用`dropna（）`函数删除含有缺失值的行或列。
`dropna`函数参数包括`axis`（0或1，表示行或列），`how`（'any'或'all'，'any'表示至少有一个缺失值即删除，'all'表示所有值都为空时才删除），`thresh`（至少保留N个非缺失值）。
填充
使用统计量（如平均值、中位数、众数）填充缺失值。
使用`fillna（）`函数，可以指定填充值，例如使用`fillna（0）`将缺失值替换为0。
使用机器学习模型预测
利用回归、决策树等机器学习模型预测缺失值。
例如，使用`sklearn.preprocessing.Imputer`，可以指定填充策略为均值、中位数或众数。
使用其他常量填充
用一个全局常量（如'Unknown'或负无穷）替换缺失值。
选择哪种方法取决于数据集的特性以及缺失值的重要性。如果数据集较小，删除可能是一个简单有效的解决方案。如果数据集较大，可能需要更复杂的填充方法或机器学习模型来预测缺失值。
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