处理缺失值是数据分析中的一个重要步骤，许多机器学习算法不能直接处理包含缺失值的 dataset。以下是一些常用的缺失值填充方法：

1. 删除缺失值

完全删除缺失值： 如果数据集很大，可以删除含有缺失值的行。很好理解，当数据有几万条，缺失的数据只有几十条时，去掉有缺失值的行影响很小。一般不删除有缺失的列是因为一般将列数据作为特征量，不能轻易删除某个特征（变量）。

条件删除： 如果某些列或行的缺失值太多，可以考虑删除。因为如果缺失的数据过多，你无法通过已有的数据来推测其他缺失数据。

2. 填充固定值

填充0： 在某些情况下，缺失可能意味着“没有”，因此可以用0填充。如果调查中某些问题没有回答，可以用0（代表“没有意见”或“不适用”）来填充。

填充特定值： 有时候可以用某个统计量（如平均值、中位数等）填充所有缺失值。适用于有理由相信缺失值应该被填充为某个特定值的情况，例如，在某些情况下，缺失的年龄可能应该被填充为中位数年龄。

3. 使用统计量填充

平均值： 用所有非缺失值的平均值填充缺失值。适用于数据分布较为均匀，没有异常值的情况。

中位数： 当数据分布不均或有异常值时，中位数是一个更好的选择。

众数： 如果某个特征大多数值都是相同的，那么可以用众数填充。

4. 使用模型预测

K最近邻（KNN）： 对于一个含有缺失值的样本，可以找到与之最相似的K个样本，然后用这些样本的均值或中位数填充缺失值。适用于数据集较大，且特征之间相关性较高的情况。

回归模型： 可以建立一个回归模型来预测缺失值，然后用模型的预测结果填充。在建立信用评分模型时，如果某些客户的收入信息缺失，可以使用回归模型根据其他特征（如教育水平、工作年限）来预测并填充缺失的收入。

5. 插值方法

线性插值： 在缺失值前后找到两个点，然后在这两点之间做线性插值。在分析股票价格时，如果某一天的股票价格缺失，可以使用前一天和后一天的价格进行线性插值来估计缺失值。

多项式插值： 如拉格朗日插值、牛顿插值等，可以更好地捕捉数据的非线性关系。

6. 基于矩阵分解的方法

奇异值分解（SVD）： 可以用于填充缺失值，特别是在推荐系统中。例如在构建电影推荐系统时，用户-电影评分矩阵中可能会有大量缺失值。可以使用奇异值分解（SVD）来填充这些缺失的评分，从而提高推荐的准确性。

7. 使用相邻值填充

使用缺失值的前值或者后值填充：这种方法适用于数据集中的缺失值是偶然发生的，并且数据的趋势在短时间内保持相对稳定的情况，比如平稳的时间序列数据。在实际应用中，前向填充和后向填充可以结合使用，如果前面的值缺失，则使用后面的值填充，反之亦然。这种方法在处理时间序列数据时非常方便，因为它不需要复杂的统计模型或算法，并且可以保留数据的原始趋势。

8. 假设填充

多重插补： 为每个缺失值生成多个可能的填充值，然后分析这些数据集并汇总结果。

贝叶斯方法： 使用贝叶斯统计方法来估计缺失值的分布，并从中抽样填充。例如，在一项关于教育背景的调查中，如果某些受访者没有提供他们的最高教育水平，可以使用贝叶斯方法来估计这些缺失值的概率分布，并据此填充。

9. 基于聚类的填充

基于聚类的填充： 将具有相似特征的样本分为一组，然后使用该组的统计量（如平均值、中位数）填充缺失值。例如，可以根据客户的购买历史和其他特征将客户分为不同的群体，然后使用每个群体的购买频率的平均值或中位数来填充缺失值。

10. 使用高斯过程回归

高斯过程回归： 对于有噪声的数据，使用高斯过程回归可以较好地处理缺失值。例如，在气象站的数据中，如果某个时间点的温度记录缺失，可以使用高斯过程回归来根据其他时间点的温度记录和相关信息来估计缺失的温度值。

11. 使用多重交叉验证

多重交叉验证： 在填充缺失值时，使用多重交叉验证来评估不同填充方法的性能，并选择最佳方法。例如，在信用卡欺诈检测的数据集中，可能会遇到客户交易记录中缺失某些特征值的情况。使用多重交叉验证，可以评估不同的缺失值填充方法（如平均值、中位数、K最近邻等）对模型性能的影响，并选择最佳方法。

每种方法都有其优缺点，适用于不同的数据集和不同的任务。在实际应用中，可能需要尝试多种方法，然后根据模型的性能来选择最佳的方法。