处理缺失或不完整数据首先要了解数据缺失的原因以及它如何影响你的分析。首先，识别缺失模式：数据是随机缺失的，还是存在系统性原因（例如，传感器在特定时间发生故障）？Python 中的 pandas 等工具可以使用 isnull().sum() 或热图来帮助可视化缺失。对于小型数据集，手动检查行或使用统计测试（如 Little 的 MCAR 测试）可以澄清问题。如果大型数据集中仅缺少少量值，则删除行或列（逐个删除）可能是可以接受的。例如，在回归任务中删除具有缺失目标变量的行可以避免在训练期间引入偏差。但是，删除数据会减少样本量，如果缺失不是随机的，则可能会使结果倾斜。
接下来，考虑插补——用估计值替换缺失值。简单的方法包括用列的平均值、中位数或众数填充缺失。对于时间序列数据，前向填充或插值可能更好地捕捉趋势。多重插补（例如，MICE 算法）等高级技术会根据数据中的相关性创建几个合理的数值，从而减少不确定性。像 k-最近邻 (k-NN) 这样的机器学习模型也可以使用类似的数据点来预测缺失值。例如，如果调查中缺少用户的年龄，k-NN 可以根据他们的收入、教育程度和其他属性来推断它。但是，如果关于数据结构的假设不正确，插补可能会引入偏差。始终记录使用了哪种方法以保持透明度。
最后，一些算法本身就可以处理缺失数据。决策树（例如，XGBoost）将缺失值视为一个单独的类别，并根据是否存在值来分割数据。或者，您可以通过添加二进制列（例如，“age_missing = 1”）来标记缺失值，以向模型发出缺失信号。对于深度学习，诸如 dropout 或掩码层（在 RNN 中）之类的技术可以在训练期间模拟缺失数据模式。始终验证您的方法：比较使用和不使用插补的模型性能，或使用交叉验证来检查鲁棒性。例如，如果医疗保健数据集缺少患者记录，请测试与排除不完整病例相比，插补血压值是否可以提高诊断准确性。优先考虑与您的数据上下文和问题的风险相符的方法。