在进行去重求和统计时，处理缺失值的方法有以下几种：删除含有缺失值的数据：这是最简单的方法，直接将含有缺失值的数据删除。但是这种方法可能会导致数据的大量丢失，特别是当数据中缺失值较多时，可能会影响统计结果的准确性。
在数据清洗过程种，主要处理的是缺失值、异常值和重复值。所谓清洗，是对数据进行丢弃、填充、替换、去重等操作，实现去除异常、纠正错误、补足缺失的目的。不适用采取丢弃的场景：数据集总体中存在大量的数据记录不完整情况且比例较大，例如超过10%。删除这些带有缺失值的记录意味着将会损失过多有用信息。
删除缺失值：在确认缺失值对分析结果影响不大时，可以选择删除含有缺失值的记录。 填充缺失值：使用数据集的平均值或中位数来补充缺失值，或者根据前后数据进行插值。 处理异常值： 删除异常值：如果异常值被判断为不具代表性，可以选择将其从数据集中移除。
若变量的缺失率较高（大于80％），覆盖率较低，且重要性较低，可以直接将变量删除，这种方法被称为删除变量；若缺失率较低（小于95％）且重要性较低，则根据数据分布的情况用基本统计量填充（最大值、最小值、均值、中位数、众数）进行填充，这种方法被称为缺失值填充。
丢弃所有列均为缺失值的行，并且替换原来的对象：isnull（） ：对Pandas对象中的所有数值进行逐一判断，返回一个同样大小的对象。如果是NaN，则返回True。True和False在进行算术运算时，可以将其分别视为1和0。
1、个案剔除法（Listwise Deletion）这是处理缺失数据的一种常见且简单的方法，许多统计软件如SPSS和SAS都将其作为默认处理方式。此方法的步骤是直接删除包含缺失值的完整案例。
2、最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法（listwisedeletion），也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。
3、数据清理中，处理缺失值的主要方法包括删除含有缺失值的记录、插值法填补缺失值、使用均值或中位数等统计量替代，以及利用模型预测缺失值。首先，当数据集中的缺失值数量较少，且这些缺失值对整体数据分析影响不大时，一种简单直接的处理方法是删除含有缺失值的记录。
4、单元无回答的缺失数据处理方法是个案剔除法、均值替换法、热卡填充法。（一）个案剔除法（Listwise Deletion）。最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法（listwisedeletion），也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。（二）均值替换法（Mean Imputation）。
5、主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标，那么这个方法是最有效的。当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候，可以通过对完整的数据加权来减小偏差。
6、首先，最简单直接的处理方法是删除含有缺失值的记录。这种方法在缺失值数量相对较少，且对整体数据分布影响不大的情况下是可行的。例如，在进行问卷调查分析时，如果只有少数几个受访者的年龄信息缺失，删除这些记录可能不会对结果造成显著影响。
数据清理中，处理缺失值的方法是估算、整例删除、变量删除、成对删除等等。估算 最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。
数据清理中，处理缺失值的主要方法包括删除含有缺失值的记录、插值法填补缺失值、使用均值或中位数等统计量替代，以及利用模型预测缺失值。首先，当数据集中的缺失值数量较少，且这些缺失值对整体数据分析影响不大时，一种简单直接的处理方法是删除含有缺失值的记录。
由于调查、编码和录入误差，数据中可能存在一些无效值和缺失值，需要给予适当的处理。常用的处理方法有：估算，整例删除，变量删除和成对删除。计算机俗称电脑，是一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。
主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标，那么这个方法是最有效的。当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候，可以通过对完整的数据加权来减小偏差。
常见的数据缺失值插补方法主要有以下五种： 均值插补：如果数据集中的变量有多个观察值，可以使用这些已知值的平均值来填充缺失的值。这种方法适用于连续变量。 众数插补：如果数据集中有很多不同的观察值并且有少数几个变量缺失值较多，可以使用这些出现次数最多的值来填充缺失值。
五种常见的数据缺失值插补方法包括：均值插补、中位数插补、众数插补、最近邻插补和多重插补。首先，均值插补法是最简单和最常用的方法之一。它适用于数值型数据，主要思想是用某一列的均值来替换该列中的缺失值。例如，假设我们有一个包含年龄数据的列表，其中某个值缺失。
一，原题解释：插补值具有伪随机性质的方法（ ）。A．比率插补B．最近距离插补C．回归插补D．均值插补正确答案：B 二，估计方法： 均值法（Mean-substitution）①根据缺失值的属性相关系数最大的那个属性把数据分成几个组，然后分别计算每个组的均值，把这些均值放入到缺失的数值里面就可以了。
均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。
平均值替换法是一种简单的数据插补方法，它通过用变量的平均值来替换缺失值，从而处理数据中的缺失问题。这种方法的一个优点是，它不会改变变量的标准差和相关系数。然而，它基于一个假设：数据缺失是完全随机的（MCAR）。此外，使用平均值替换可能会导致变量的方差和标准差减小。
