处理数据缺失的方法有多种，以下是一些常用的策略：
删除法
按列删除：如果某些列的缺失值较少，且这些列对分析不是至关重要，可以考虑删除这些列。例如，在Airbnb数据集中，如果`price`列的缺失值较少，可以选择删除该列。
按行删除：如果数据集中缺失值较少，且删除这些数据记录不会对整体数据分析造成显著影响，可以选择删除包含缺失值的记录。但这种方法会减少样本数量。
填充法
使用常数填充：对于数值型数据，可以用某个常数（如0或均值）来填充缺失值。例如，在学生成绩数据中，可以用0来填充缺失的成绩。
使用均值或中位数填充：对于数值型数据，也可以用所在列的均值或中位数来填充缺失值。这种方法在数据分布较为均匀时效果较好。
使用众数填充：对于分类数据，可以用出现频率最高的值（众数）来填充缺失值。
使用插值法：根据已有数据点进行插值，如线性插值、多项式插值等。这种方法适用于数据点较为均匀分布的情况。
使用机器学习算法：可以利用机器学习算法（如K-最近邻、决策树等）来预测缺失值，并用预测结果填充缺失值。这种方法适用于数据关系较为复杂的情况。
模型预测法
多重插补：通过模拟生成多个可能的插补值，以提高插补的准确性和可靠性。这种方法适用于缺失数据较多且对数据完整性要求较高的情况。
使用代理变量：寻找与缺失变量相关的其他变量进行替代，以间接获取缺失信息。这种方法适用于缺失变量与其他变量存在较强相关性的情况。
其他方法
使用统计模型：如线性回归、逻辑回归等，可以通过已有数据预测缺失值，并用预测结果填充缺失值。这种方法适用于数据关系较为明确的情况。
使用数据转换：如对数转换、Box-Cox转换等，可以改善数据的分布特性，从而减少缺失值对分析的影响。
在选择处理缺失值的方法时，需要综合考虑数据的分布特性、缺失值的比例、以及对分析结果的影响。在实际应用中，可以结合多种方法进行处理，以达到最佳效果。