在Python中用众数填充缺失值，推荐在pandas用Series.mode().iloc[0]结合fillna进行列级或分组级替换，在scikit-learn用SimpleImputer(strategy='most_frequent')并装入Pipeline与ColumnTransformer避免数据泄漏。对分类与离散数值特征尤为合适，并可叠加缺失指示器、分组或层级填充提升稳健性。工程上需版本化众数、监控缺失率与分布漂移，并以可复现配置与自动化测试保障上线质量；团队协作可借助项目管理系统将策略模板化与可审计化。