给定一个带有缺失值的数据集，提供一些填充缺失值的方法。


数据集：
| 姓名 | 年龄 | 身高 | 体重 |
|---------|--------|--------|--------|
| 李雷 | 18 | 1.68 | 55 |
| 韩梅梅 | 21 | NaN | 60 |
| 小明 | 25 | 1.78 | 70 |
1. 删除缺失值：可以将行或列中含有缺失值的数据删除，但是可能会导致数据集过小的问题。

2. 均值/中位数填充：可以将缺失值的位置用整个数据集的均值或中位数来填充，但可能会导致偏差。

3. 插值法填充：可以根据缺失值前后的数据来推算缺失值的值，如线性插值法、三次样条插值法等。 

4. 使用模型预测：可以使用一些机器学习算法，例如回归模型，以其他特征来预测缺失值。

5. 多重填补：结合多种填补方法，可以提高填补缺失值的准确性。例如可以用均值填补数值列，用众数填补类别列等。