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在 Python 中，數據填充可以使用多種方法，具體取決于你要填充的數據類型和填充的目的。
以下是幾種常見的數據填充方法：
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使用常數填充：可以使用一個指定的常數值填充數據集中的缺失值。例如，使用 0 填充數值型數據或使用 "Unknown" 填充字符串型數據。
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使用均值或中位數填充：可以計算數據集中的均值或中位數，并使用這些值填充缺失值。這種方法在處理數值型數據時比較常用，可以保持整體數據的分布特性。
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使用眾數填充：可以計算數據集中的眾數，并使用眾數值填充缺失值。這種方法適用于填充分類變量或具有離散取值的數值型變量的缺失值。
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使用插值方法填充：可以使用插值方法根據已有的數據點來估計缺失值。常見的插值方法有線性插值、多項式插值和樣條插值等。
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使用機器學習模型填充：可以使用機器學習模型來預測缺失值，并將預測結果作為填充值。這種方法需要有一定的數據預處理和模型訓練的步驟。
需要注意的是，選擇哪種填充方法取決于數據的特點和填充的目的。在選擇填充方法時，可以根據數據的分布、缺失值的類型、數據的相關性等因素進行考量。
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