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缺失值的填補方法是什么？
2020-05-11
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處理數據過程中，一般而言只要數據缺失的比例不不大于30%，就應該盡可能不做刪除處理，而是選擇進行做缺失值填補，那么有哪些填補的辦法呢？

（1）Excel實現

在Excel中，缺失值的填充和缺失值刪除一樣，利用的也是定位條件，先把缺失值找到，然后在第一個缺失值的單元格中輸入要填充的值，最常用的就是用0填充，輸入以后按Ctrl+Enter組合鍵就可以對所有缺失值進行填充處理。

缺失值填充前后的對比如下圖所示：

數據分析實踐入門（一）：數據預處理


在數據中年齡用數字填充合適，但是性別用數字填充就不太合適，那么可不可以分開填充呢？答案是可以的，選中想要被填充的那一列，按照填充全部數據的方式進行填充就可以了，只不過如果想要要填充幾列，則需要執(zhí)行幾次這樣的操作。

數據分析實踐入門（一）：數據預處理


上圖是數據填充前后的對比，年齡這一列我們使用平均值進行填充，性別這一列我們使用眾數進行填充。

除了用0填充、平均值填充、眾數（大多數）填充，還有向前填充（即用缺失值的前一個非缺失值填充，比如上個例子中編號A3 對應的缺失年齡的前一個非缺失值就是16）、向后填充（與向前填充對應）等方式。

（2）Python實現

在Python中，我們利用的 fillna ( ) 方法對數據表中的所有缺失值進行填充，在fillna ( )后面的括號中輸入要填充的值即可。

數據分析實踐入門（一）：數據預處理


在Python中我們也可以按不同列進行填充，只要在函數fillna ( ) 方法的括號中指明列名即可。

數據分析實踐入門（一）：數據預處理


上面的代碼中只針對性別這一列進行了填充處理，數據中其他列均未進行任何更改。

也可以同時對多個列填充不同的值：

數據分析實踐入門（一）：數據預處理

雖然數據時代的數據收集相對更容易，但是仍然要愛惜數據，所以缺失值的填補方法非常重要，大家要重視！

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