数据的预处理基础：如何处理缺失值

  数据集缺少值？ 让我们学习如何处理：  数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。 缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。 这个问题在几乎所有研究中都是常见的，并且可能对可从数据得出的结论产生重大影响。  查看数据中的缺失值，您的第一项工作是基于3种缺失值机制来识别缺失模式： MCAR（完全随机丢失）：如果数据的缺失与任何值（观察或缺失）之间没有关系，则为MCAR。 MAR

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