Python数据处理Tips数据缺失值的8种常用处理方法和可视化

在日常的数据分析工作中，数据中的缺失值是最头疼的一个内容。

在日常数据采集的过程中，由于各种原因在数据采集的过程中会造成数据的部分缺失，一般会用空格、Nan、占位符表示。但是对于应用的机器学习或者深度学习模型中这些内容是无法被算法兼容，因为在input过程中的自变量必须是有具体意义的元素。

由于各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这些数据经常被编码成空格、nans或者是其他的占位符。但是这样的数据集并不能被scikit - learn算法兼容，因为大多数的学习算法都会默认数组中的元素都是数值，因此素偶有的元素都有自己的代表意义。

文章目录

数据获取
缺失值的定义
缺失值的处理方法
- 直接丢弃
- 统计方法
- 建模方法
- 专家补充
- 其他方法
- 真值转换
- 无需处理
- 降维处理
missingno 缺失值的可视化
- 矩阵显示缺失数据

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