在了解了检测缺失数据的方法以及删除和填充（使用均值、中位数或众数）等基本技术之后，一个实际问题出现了：您应该选择哪种策略？没有一个单一的通用答案。最佳方法很大程度上取决于您的特定数据集和分析目标。做出明智的决定需要考虑多个因素。
让我们了解在选择处理缺失值的合适方法时，哪些考量将指导您。
缺失数据的数量与分布
首先要评估的是实际缺失了多少数据。
- 按列百分比： 计算每列中缺失值的百分比。如果一列缺失了非常高的百分比（例如，60%、70% 或更多），用一个计算出的单一值（如均值或中位数）来填充这些空缺可能会引入明显的偏差或噪声。填充的值可能无法很好地代表真实的基础数据，可能扭曲模式和关联。在这种情况下，删除整列可能是一个更直接的做法，承认该特征提供的信息可靠性低。
- 按行百分比： 同样，检查行。如果特定行（代表单个观测值或记录）在多列中都存在缺失值，则它可能包含很少有用信息用于分析。删除此类行（行删除）可能是一个合理的选择，特别是如果您的总行数中只有一小部分受影响。
- 总体缺失量： 考虑整个数据集中缺失值的总百分比。如果只有极小一部分（例如，少于 1-5%）的数据点缺失，并且这些缺失看起来是随机分布的，那么删除受影响的行通常是一个简单且可接受的方案。这不太可能明显偏倚您的结果或大幅减少数据集大小。然而，如果很大比例的行至少有一个缺失值，行删除可能会丢弃太多数据，从而降低分析的统计效力，并且如果缺失并非完全随机，则可能引入偏差。
变量（列）的性质
列中数据的类型影响填充策略。
- 数值数据： 对于包含数字（整数或浮点数）的列，使用
均值 或 中位数 进行填充很常见。
- 如果数据分布大致对称（如钟形曲线），则使用
均值。
- 如果分布偏斜（一侧有长尾）或包含明显异常值，则优先使用
中位数。中位数受极端值的影响小于均值。
- 分类数据： 对于包含类别或标签的列（如表示城市名称、产品类型或“是/否”回答的字符串），使用均值或中位数没有意义。这里最合适的简单填充策略是使用
众数（最常出现的类别）。
用众数填充数值列，或用均值填充分类列，将导致后续分析中的荒谬结果和错误。填充策略应始终与数据类型匹配。
缺失机制（简要提及）
数据为何缺失也可能是一个因素，尽管详细分析这方面通常更复杂。简言之，数据缺失可能因为：
- 完全随机缺失 (MCAR)： 一个值缺失的概率与变量本身和数据集中其他变量都无关。这是删除的理想情况，因为引入偏差的可能性较小。
- 随机缺失 (MAR)： 一个值缺失的概率仅取决于数据集中 其他已观测变量，而非缺失值本身。简单删除可能在此处引入偏差，因此可能偏好填充。
- 非随机缺失 (MNAR)： 一个值缺失的概率取决于缺失值本身或未观测到的因素。这是最具挑战性的情况，因为删除和简单的填充方法都可能导致明显偏差。
作为入门内容，我们主要关注数据的数量和类型。然而，了解缺失的 原因 会影响不同处理策略的有效性，这一点很有用。
对您目标的影响
考虑您的数据工作的目的。
- 分析和报告： 如果您正在进行描述性统计或创建报告，填充值可能会轻微改变汇总统计量（如均值或标准差）。请注意这一点，并可能报告填充前后的结果，或清楚说明缺失数据是如何处理的。
- 机器学习 (machine learning)模型： 许多机器学习算法无法直接处理缺失值。删除数据会减少可用于训练模型的信息量。填充允许您保留数据，但可能引入人为模式或降低特征的真实方差。选择会影响模型性能，有时需要同时尝试删除和不同的填充方法。
实际考量与权衡
选择策略涉及平衡相互竞争的优先事项：
- 删除（行或列）：
- 优点： 实现简单，避免对缺失数据做假设。
- 缺点： 减少数据集大小（可能丢失有价值信息），如果数据并非完全随机缺失，则可能引入偏差。
- 填充（均值、中位数、众数）：
- 优点： 保留所有行和列，通常允许算法无错误运行。
- 缺点： 可能扭曲原始数据分布，降低方差，削弱变量之间的关联，并通过做出假设（例如，假设均值是一个好的替代）可能引入偏差。
以下流程图提供了一个基于缺失数据量和类型而简化的决策指南：
一个流程图，概述了处理列中缺失数据的基本决策过程，其中考虑了缺失百分比和数据类型。
作为初学者，可以从这些简单的策略开始。计算缺失数据的百分比。如果一列大部分缺失，考虑删除它。如果缺失值很少且分散，考虑删除行或对数值数据使用中位数填充，对分类数据使用众数填充。始终记录您的选择及其原因，因为这是可重复数据工作的重要组成部分。
