数据清洗之数据缺失处理
在处理数据缺失时，应根据数据集的具体情况和分析目标来选择最合适的方法。直接删除含有数据缺失的记录项可能会导致数据的损失和分析结果的不准确。
具体策略：
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删除含有缺失值的记录：
- 这是最简单的处理方法，但可能会导致大量数据的丢失，特别是当数据集中缺失值较多时。
- 适用于数据集很大，且缺失值对结果影响不大的情况。
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删除含有缺失值的特征：
- 删除含有缺失值的特征可能会减少数据的维度，但这也可能导致信息的丢失。
- 适用于数据集较小，且缺失值对结果影响不大的情况。
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插值法：
- 使用相邻值、均值、中位数或其他统计量来估计缺失值。
- 适用于缺失值较少，且连续数据的情况。
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多重插值法：
- 结合多个插值方法，如使用多个邻近值的平均值来估计缺失值。
- 适用于数据集较大，且缺失值较多的情况。
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使用专门的缺失值处理技术：
- 如基于模型的缺失值处理方法，如多重插值、多重插值加权等。
- 适用于数据集较大，且缺失值较多的情况。
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完全忽略缺失值：
- 仅使用非缺失值进行分析和建模。
- 适用于数据集较小，且缺失值对结果影响较大的情况。
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混合方法：
- 根据不同的特征和缺失值类型，选择最合适的处理方法。
- 适用于数据集较大，且包含多种类型的缺失值的情况。
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_33382118/article/details/139860203
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