前言

不論是自己爬蟲獲取的還是從公開數據源上獲取的數據集，都不能保證數據集是完全準確的，難免會有一些缺失值。而以這樣數據集為基礎進行建模或者數據分析時，缺失值會對結果產生一定的影響，所以提前處理缺失值是十分必要的。

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對于缺失值的處理大致可分為以下三方面：

• 不處理

• 刪除含有缺失值的樣本

• 填充缺失值

不處理應該是效果最差的了，刪除雖然可以有效處理缺失值，但是會損傷數據集，好不容易統計的數據因為一個特征的缺失說刪就刪實在說不過去。填充缺失值應該是最常用且有效的處理方式了，下面介紹四種處理缺失值的常用Tips。

我自己構建了一個簡易的含有缺失值的DataFrame，所有操作都基于這個數據集進行。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab从入门到精通-常用的几种缺失值处理方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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