Pandas缺失数据处理全解：统计、删除、填充与插值
本文系统讲解Pandas中缺失数据的处理流程。涵盖isna/isnull统计逻辑、dropna删除策略及thresh参数、fillna填充方法（含ffill/bfill与分组填充）、interpolate插值算法（线性、最邻近、索引插值）。同时解析np.nan与pd.NA的类型差异及Nullable类型优势，结合分类检验与KNN回归示例，提供完整代码实现与参数说明。
2026-10-15
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本文系统讲解Pandas中缺失数据的处理流程。涵盖isna/isnull统计逻辑、dropna删除策略及thresh参数、fillna填充方法（含ffill/bfill与分组填充）、interpolate插值算法（线性、最邻近、索引插值）。同时解析np.nan与pd.NA的类型差异及Nullable类型优势，结合分类检验与KNN回归示例，提供完整代码实现与参数说明。
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