第218章 李明总栽的纠结

，需要根据数据的具体情况和业务需求选择合适的清洗方法和技巧。同时，数据清洗也是一个反复的过程，需要不断地检查和修正数据中的问题。

李明在进行缺失值填充时，可以采用多种具体方法，这些方法的选择通常取决于数据的性质、缺失值的数量以及分析目的。以下是一些常见的缺失值填充方法：

一、固定值填充

特定值填充：

使用一个特定的数值（如0、9999、-9999等）来填充缺失值。

这种方法简单易行，但可能引入偏差，特别是当缺失值数量较多时。

特殊标记填充：

使用一个特殊值（如NULL、NA等）来标记缺失值。

这种方法有助于保留缺失值的信息，便于后续处理和分析。

二、统计值填充

均值填充：

对于数值型数据，可以使用未缺失数据的均值来填充缺失值。

适用于数据分布均匀且没有异常值的情况。

中位数填充：

使用未缺失数据的中位数来填充缺失值。

适用于数据分布不均或有异常值的情况，因为中位数对异常值不敏感。

众数填充：

对于分类数据，可以使用未缺失数据的众数来填充缺失值。

这种方法保留了数据的主要趋势。

三、插值法填充

线性插值：

根据数据点的线性关系，通过已知的邻近数据点来预测缺失值。

适用于数据变化趋势为线性的情况。

其他插值方法：

如拉格朗日插值、牛顿插值等，这些方法可以根据数据的复杂程度进行选择。

四、基于模型的方法

回归模型：

建立回归方程，利用已知属性值代入方程来估计未知属性值。

适用于数据之间存在一定关系的情况。

决策树/随机森林：

利用决策树或随机森林等机器学习算法来预测缺失值。

这些方法能够处理复杂的非线性关系，并且具有较高的预测准确性。

K近邻（KNN） ：

找到与缺失值最近的K个数据点，用这些点的平均值或加权平均值来填补缺失值。

适用于数据点之间距离度量有效的情况。

期望最大化（EM）算法：

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