matlab从入门到精通-常用的几种缺失值处理方法

前言

不论是自己爬虫获取的还是从公开数据源上获取的数据集，都不能保证数据集是完全准确的，难免会有一些缺失值。而以这样数据集为基础进行建模或者数据分析时，缺失值会对结果产生一定的影响，所以提前处理缺失值是十分必要的。

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对于缺失值的处理大致可分为以下三方面：

不处理
删除含有缺失值的样本
填充缺失值

不处理应该是效果最差的了，删除虽然可以有效处理缺失值，但是会损伤数据集，好不容易统计的数据因为一个特征的缺失说删就删实在说不过去。填充缺失值应该是最常用且有效的处理方式了，下面介绍四种处理缺失值的常用Tips。

我自己构建了一个简易的含有缺失值的DataFrame，所有操作都基于这个数据集进行。

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