没有完美的数据插补法，只有最适合的

数据缺失是数据科学家在处理数据时经常遇到的问题，本文作者基于不同的情境提供了相应的数据插补解决办法。没有完美的数据插补法，但总有一款更适合当下情况。 我在数据清理与探索性分析中遇到的最常见问题之一就是处理缺失数据。首先我们需要明白的是，没有任何方法能够完美解决这个问题。不同问题有不同的数据插补方法——时间序列分析，机器学习，回归模型等等，很难提供通用解决方案。在这篇文章中，我将试着总结最常用的方法

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