Как вычислить недостающие значения в выборке данных?

Для вычисления недостающих значений в выборке данных можно использовать следующие методы:

• Определение количества пропущенных значений в каждом столбце. habr.com education.yandex.ru Для этого можно использовать методы isnull() и notnull() в Pandas. habr.com
• Понимание причин отсутствия данных. www.geeksforgeeks.org Это поможет выбрать подходящие стратегии обработки. www.geeksforgeeks.org
• Оценка влияния отсутствующих данных. www.geeksforgeeks.org Нужно определить, вызывает ли отсутствие данных предвзятость или влияет на анализ. www.geeksforgeeks.org
• Выбор метода восстановления недостающих значений. www.geeksforgeeks.org scikit-learn.ru Для разных типов отсутствующих данных подходят разные методы. www.geeksforgeeks.org

Некоторые методы восстановления:

• Условное значение. www.geeksforgeeks.org Пропущенные значения заменяют средним значением переменной. www.geeksforgeeks.org
• Расчёт медианы. www.geeksforgeeks.org Пропущенные значения заменяют медианой переменной. www.geeksforgeeks.org
• Вменение режима. www.geeksforgeeks.org Пропущенные значения заменяют наиболее частым значением переменной. www.geeksforgeeks.org
• K-ближайшие соседи (KNN). www.geeksforgeeks.org scikit-learn.ru Пропущенные значения вычисляют на основе значений K ближайших соседей. www.geeksforgeeks.org

Универсального метода восстановления недостающих значений не существует, поэтому рекомендуется экспериментировать и смотреть, какой метод сработает лучше на конкретном датасете. tproger.ru