python对空缺值填补方法（汇总）
在Python中，对于数据分析和预处理，经常会遇到数据中存在空缺值的情况。空缺值的存在会对数据的分析和建模产生影响，因此需要对空缺值进行填补。本文将介绍Python中常用的空缺值填补方法，包括删除、插值、常数填充、回归填充、随机森林填充以及通过机器学习算法进行填充。
下面是对空缺值的填补方法的详细介绍：
1.删除：
- 删除包含空缺值的行：如果数据集中存在很多缺失值，可以选择直接删除包含空缺值的行。使用pandas的dropna(函数可以实现删除操作。
- 删除包含空缺值的列：如果其中一列中的缺失值超过阈值，也可以选择删除该列。使用pandas的drop(函数可以删除指定列。
2.插值：
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线性插值：对于连续型数据，可以使用线性插值方法填补空缺值。使用pandas的interpolate(函数可以实现线性插值。
- 拉格朗日插值：对于非线性关系的数据，可以使用拉格朗日插值方法填补空缺值。使用scipy库的lagrange(函数可以实现拉格朗日插值。
3.常数填充：
- 常数填充：可以使用一些特定的数值（如0、平均值、中位数等）来填补空缺值。使用pandas的fillna(函数可以实现常数填充。
4.回归填充：
- 线性回归填充：可以使用线性回归模型来预测缺失值，并进行填充。使用sklearn库的LinearRegression(函数可以实现线性回归填充。
- 多重回归填充：对于多个特征之间存在相关性的数据，可以使用多重回归模型来预测缺失值。使用sklearn库的MultipleImputer(函数可以实现多重回归填充。
5.随机森林填充：
- 随机森林填充：可以使用随机森林模型来预测缺失值，并进行填充。使用sklearn库的RandomForestRegressor(函数可以实现随机森林填充。
6.机器学习填充：
- K近邻填充：可以使用K近邻模型来预测缺失值，并进行填充。使用sklearn库的KNeighborsRegressor(函数可以实现K近邻填充。
- 支持向量机填充：可以使用支持向量机模型来预测缺失值，并进行填充。使用sklearn库的SVR(函数可以实现支持向量机填充。
- 深度学习填充：可以使用深度学习模型（如神经网络）来预测缺失值，并进行填充。使用tensorflow或keras库可以实现深度学习填充。
对于空缺值的填补方法应根据具体的数据集和情况来选择。有时候可能需要尝试多种填补方法，并进行比较和评估。同时，需要注意填补后的数据是否符合实际情况，避免填补引入了新的偏差。
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