如果在数据集中我们在分类变量和连续变量中都缺少值，那么如何通过替换分类变量的模式和连续变量的均值来处理它们？
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当丢失的数据随机丢失时，您可以使用多次插补来估算缺失的值。
有关多重插补的更多信息，我建议使用C.K.的应用缺失数据一书。恩德斯（2010年）。它也有一个很棒的companion website。
对于R中的多重插补，您可以使用mice包。以下是CRAN上的link，文档的link以及统计软件期刊中文章的link >
还有其他包用于多重插补。
答案 1 :(得分：0)
您可以尝试使用fillna（）或interpolate（）
有关这两个的更多详细信息，请参考我在StackOverflow中对这个问题的回答。链接是：Missing values in Time Series in python