在Python中，处理缺失数据通常使用Pandas库，以下是处理缺失数据的一些常见方法：
删除缺失值
使用`dropna（）`函数删除包含缺失值的行或列。
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv（'your_data.csv'）
df_cleaned = df.dropna（） 删除所有含有NaN的行（默认）
或者只删除特定列有缺失值的行
df_cleaned = df.dropna（subset=['column_name']）
填充缺失值
使用固定值填充：例如用0或某个类别代表符。```pythondf.fillna（value=0, inplace=True） 使用0填充缺失值
使用均值、中位数或众数填充：
```python
df['column_name'].fillna（df['column_name'].mean（）, inplace=True） 使用该列均值填充缺失值
使用插补方法：`ffill`（前向填充）：使用缺失值前面的值进行填充。```pythondf.fillna（method='ffill', inplace=True）
`bfill`（后向填充）：使用缺失值后面的值进行填充。
```python
df.fillna（method='bfill', inplace=True）
`pad`（零填充）：使用0填充缺失值。```pythondf.fillna（method='pad', inplace=True）
`backfill`（后向填充）：使用缺失值后面的值进行填充。
```python
df.fillna（method='backfill', inplace=True）
使用机器学习模型进行填充：`IterativeImputer`、`KNNImputer`或`MissForest`等。```pythonfrom sklearn.impute import IterativeImputer
imputer = IterativeImputer（）
df_imputed = pd.DataFrame（imputer.fit_transform（df）, columns=df.columns）
环境准备
确保已安装Pandas库，如未安装，可通过以下命令安装：
```bash
pip install pandas
读取Excel数据
使用Pandas读取Excel文件：```pythonimport pandas as pd
df = pd.read_excel（'your_excel_file.xlsx'）
以上方法可以帮助你处理缺失数据。