Python填充缺失值的核心方法包括均值填充、中位数填充、众数填充、插值法和机器学习预测填充，适用于不同数据场景。均值填充适合正态分布数据，中位数填充对异常值稳健，众数填充专为分类变量设计，插值法适用于时间序列，机器学习模型则能处理复杂关系。
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均值填充：用列的平均值替换缺失值，保持数据整体趋势。示例：
python复制df['列名'].fillna(df['列名'].mean(), inplace=True) -
中位数填充：通过中位数减少异常值干扰。示例：
python复制df['列名'].fillna(df['列名'].median(), inplace=True) -
众数填充：针对分类数据，使用最高频值填充。示例：
python复制df['列名'].fillna(df['列名'].mode()[0], inplace=True) -
插值法：基于相邻数据推算缺失值，适合有序数据。示例：
python复制df['列名'].interpolate(method='linear', inplace=True) -
机器学习预测填充：利用其他特征训练模型预测缺失值。示例（KNN）：
python复制from sklearn.impute import KNNImputer imputer = KNNImputer(n_neighbors=2) df_filled = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns)
根据数据分布、类型和分析目标选择合适方法，确保数据质量与后续分析可靠性。
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