在實際是數據處理中，缺失值是普遍存在的，主要分為機械原因和人為原因 。機械原因就是存儲器壞了，機器故障等等原因導致某段時間未能收集到數據 。人為原因的情況種類就更多了，那么在Python中如何對缺失值進行處理呢，下面一起來看看吧 。

一、什么是缺失值？
當我們在數據處理的時候，可能會因為某種原因無法獲取到數據，而造成數據數據缺少丟失，那么我們就把這種情況稱之為缺失值 。
二、缺失值的解決方法
1、直接忽略元組
當我們在數據挖掘或者是對數據進行分類的時候，可能會出現缺少一些類別標簽，如果在元組中有多個屬性值缺失值的情況下，將元組鏡像忽略的話，所實現的方法不太有效并且性能也比較的差 。
2、手動填寫缺失值 。
使用這種方法，只能處理較少的數據集，并且需要大量的時間，一旦我們要處理的是比較大的數據集的時候，可能這種方法還不能實現 。
3、通過全局變量可以填充缺失值
找打缺失的屬性值，如何使用一個常數進行替換，假設我們的缺失值是使用unknown進行替換的時候，那么挖掘的程序可能會認為這是一種比較特殊的概念，使用這種方法在操作上會比較的簡單，但是應用起來不太靠譜 。
【Python如何處理缺失值？Python缺失值的解決方法】4、對缺失值進行填充
通過回歸或者是使用貝葉斯形式化等推理工具，得出最有可能進行填充的數字 。
到此這篇關于Python如何處理缺失值？Python缺失值的解決方法的文章就分享到這里了，習大家仔細的閱讀這篇文章之后，能有一定的收獲 。

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