數據的預處理基礎：如何處理缺失值

  數據集缺少值？ 讓我們學習如何處理：  數據清理/探索性數據分析階段的主要問題之一是處理缺失值。 缺失值表示未在觀察值中作爲變量存儲的數據值。 這個問題在幾乎所有研究中都是常見的，並且可能對可從數據得出的結論產生重大影響。  查看數據中的缺失值，您的第一項工作是基於3種缺失值機制來識別缺失模式： MCAR（完全隨機丟失）：如果數據的缺失與任何值（觀察或缺失）之間沒有關係，則爲MCAR。 MAR

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