在使用Python中linregress函数做线性回归时，我的时间序列数据中有缺失值，而且不同点的缺失值不一样，该怎么处理
在使用Python中linregress函数做线性回归时，可以使用pandas库中的fillna()函数将缺失值填充为0或者均值、中位数等统计量。在进行线性回归时，需要将缺失值对应的数据点剔除掉，可以使用numpy库中的isnan()函数将缺失值对应的位置找出来，然后使用pandas库中的dropna()函数将对应的数据点剔除掉。下面是一个简单的例子：
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import linregress
# 创建一个时间序列数据，包含缺失值
data = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5, 6, np.nan, 8, 9, 10])
# 将缺失值填充为0
data = data.fillna(0)
# 找出缺失值对应的位置，剔除掉
mask = np.isnan(data)
x = np.arange(len(data))[~mask]
y = data[~mask]
# 进行线性回归
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(x, y)
在上面的例子中，我们将缺失值填充为0，然后使用isnan()函数找出缺失值对应的位置，使用~mask可以将True和False进行反转，得到非缺失值对应的位置，然后从原始数据中取出对应的x和y，进行线性回归。