Python的 linergress函数 我有缺失值怎么设置

在用linregress做线性回归时，我的数据中有缺失值，而且不能删掉缺失值所在行或列，只能忽略单个值，请问该怎么处理

以下内容部分参考ChatGPT模型：

你可以使用pandas库中的dropna方法，将数据中的缺失值删除掉，再进行线性回归。代码如下：

import pandas as pd
from scipy.stats import linregress

# 假设数据存储在dataframe中，缺失值用NaN表示
# axis=0表示删除行，axis=1表示删除列
dataframe = dataframe.dropna(axis=0)

# 调用linregress函数进行线性回归
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(dataframe['x'], dataframe['y'])

如果必须要忽略缺失值，可以使用numpy库中的isnan方法判断数据是否为缺失值，然后将其排除掉。代码如下：

import numpy as np
from scipy.stats import linregress

# 假设数据存储在x和y两个数组中，缺失值用np.nan表示
valid_indices = ~np.isnan(x) & ~np.isnan(y)
x_valid = x[valid_indices]
y_valid = y[valid_indices]

# 调用linregress函数进行线性回归
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(x_valid, y_valid)

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