缺失值是指數據表中的空值，不能用任何數字或字符來填充的標識符。在Python中，常用的數據處理工具pandas中，缺失值被表示為NaN（Not a Number）。

處理缺失值的方法通常有兩種，一是刪除這些缺失值，另一種是填充這些空值。在pandas中，對于一個數據表中的缺失值，我們通常可以使用以下代碼對其進行處理：

# 刪除缺失值
df.dropna()
# 填充缺失值
df.fillna(value)

在處理數據表時，我們經常會遇到處理一個特定列中的缺失值的問題。針對這個問題，我們同樣可以使用上述兩種方法。以下代碼演示了如何處理某一列的缺失值：

# 刪除某一列中的缺失值
df['column_name'].dropna()
# 填充某一列中的缺失值
df['column_name'].fillna(value)

其中，'column_name'代表著數據表中的某一列名稱，value則是指定的填充值。

綜上所述，Python中處理缺失值的方法是十分靈活的。對于數據表中的缺失值，我們可以使用pandas庫提供的dropna和fillna方法進行處理，同時也可以對某一特定列中的缺失值進行逐個處理。