Python 數據插補是指在缺少數據時，使用某種方法對缺失的數據進行估計和填補的過程。數據插補在數據分析過程中非常重要，因為它可以使得數據集更加完整，從而提高模型的準確性和可靠性。

Python 中的 pandas 庫提供了多種數據插補方法，以下是一些比較常用的方法實現。

# 導入 pandas 庫
import pandas as pd
# 從 CSV 文件讀取數據
data = pd.read_csv('data.csv')
# 使用均值插補
mean_data = data.fillna(data.mean())
# 使用中位數插補
median_data = data.fillna(data.median())
# 使用插值法插補
interpolate_data = data.interpolate()

均值插補和中位數插補是最基本的插補方法，可以用于處理缺失值較少的數據。而插值法則可以更好地處理缺失值較多的情況，它可以基于現有的數據擬合一條曲線，再使用該曲線來預測缺失值。

除了以上提到的方法，還有一些其他的數據插補方法，如 KNN 插補、回歸插補等。在實際的數據分析過程中，選擇合適的插補方法非常重要，應該根據實際應用場景來選擇。