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Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

在数据分析和机器学习任务中，处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生，例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。为了有效地处理缺失值，插值法是一种常用的技术。在本文中，我们将使用Python中的Pandas库来演示如何使用插值法处理缺失值。

首先，我们需要导入Pandas库并加载包含缺失值的数据集。假设我们有一个名为df的数据框，其中包含了一些缺失值。

import pandas as pd

# 加载包含缺失值的数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用Pandas的interpolate()

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