數(shù)據(jù)缺失值是指數(shù)據(jù)集中部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失的情況，這在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)中十分常見。Python中有很多處理數(shù)據(jù)缺失值的工具，以下介紹幾種常用的方法。

# 導(dǎo)入數(shù)據(jù)處理庫
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個包含缺失值的數(shù)據(jù)集
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David', 'Eva'],
'age': [24, 32, None, 45, 27],
'gender': ['Female', 'Male', None, 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)
# 判斷缺失值
print(df.isnull())
# 去除缺失值
df.dropna(inplace=True)
print(df)
# 填充缺失值
df.fillna(value={'age': df['age'].mean(), 'gender': 'Unknown'}, inplace=True)
print(df)

以上代碼中，首先通過創(chuàng)建一個包含缺失值的數(shù)據(jù)集，然后使用isnull()函數(shù)判斷數(shù)據(jù)集中是否存在缺失值，返回結(jié)果為True或False。接著，通過dropna()函數(shù)將缺失值所在的行刪除。最后，通過fillna()函數(shù)將缺失值填充為均值或固定值。

除了以上方法外，還有一些其他方法可以處理缺失值，例如使用插值、回歸預(yù)測等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具體選擇哪種方法需要根據(jù)具體情況進(jìn)行分析和處理。