python 特征缺失值填充
python数据预处理之缺失值简单处理：https://blog.csdn.net/Amy_mm/article/details/79799629
该博客总结比较详细，感谢博主。
我们在进行模型训练时，不可避免的会遇到某些特征出现空值的情况，下面整理了几种填充空值的方法
1. 用固定值填充
对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充，例如0，9999， -9999, 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为-99
data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna('-99')2. 用均值填充
对于数值型的特征，其缺失值也可以用未缺失数据的均值填充，下面对灰度分这个特征缺失值进行均值填充
data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna(data['灰度分'].mean()))3. 用众数填充
与均值类似，可以用未缺失数据的众数来填充缺失值
data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna(data['灰度分'].mode()))4. 用上下数据进行填充
用前一个数据进行填充
data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna(method='pad')用后一个数据进行填充
data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna(method='bfill')5. 用插值法填充
data['灰度分'] = data['灰度分'].interpolate()6. 用KNN进行填充
from fancyimpute import BiScaler, KNN, NuclearNormMinimization, SoftImpute
dataset = KNN(k=3).complete(dataset)
