现实世界中的数据往往非常杂乱，未经处理的原始数据中某些属性数据缺失是经常出现的情况。另外，在做特征工程时经常会有些样本的某些特征无法求出。路漫漫其修远兮，数据还是要继续挖的，本文介绍几种处理数据中缺失值的主要方法。

一、常用方法

1. 删除

最简单的方法是删除，删除属性或者删除样本。如果大部分样本该属性都缺失，这个属性能提供的信息有限，可以选择放弃使用该维属性；如果一个样本大部分属性缺失，可以选择放弃该样本。虽然这种方法简单，但只适用于数据集中缺失较少的情况。

2. 统计填充

对于缺失值的属性，尤其是数值类型的属性，根据所有样本关于这维属性的统计值对其进行填充，如使用平均数、中位数、众数、最大值、最小值等，具体选择哪种统计值需要具体问题具体分析。另外，如果有可用类别信息，还可以进行类内统计，比如身高，男性和女性的统计填充应该是不同的。

3. 统一填充

对于含缺失值的属性，把所有缺失值统一填充为自定义值，如何选择自定义值也需要具体问题具体分析。当然，如果有可用类别信息，也可以为不同类别分别进行统一填充。常用的统一填充值有：“空”、“0”、“正无穷”、“负无穷”等。

4. 预测填充

我们可以通过预测模型利用不存在缺失值的属性来预测缺失值，也就是先用预测模型把数据填充后再做进一步的工作，如统计、学习等。虽然这种方法比较复杂，但是最后得到的结果比较好。

二、具体分析

上面两次提到具体问题具体分析，为什么要具体问题具体分析呢？因为属性缺失有时并不意味着数据缺失，缺失本身是包含信息的，所以需要根据不同应用场景下缺失值可能包含的信息进行合理填充。下面通过一些例子来说明如何具体问题具体分析，仁者见仁智者见智，仅供参考：

1. “年收入”：商品推荐场景下填充平均值，借贷额度场景下填充最小值；
2. “行为时间点”：填充众数；
3. “价格”：商品推荐场景下填充最小值，商品匹配场景下填充平均值；
4. “人体寿命”：保险费用估计场景下填充最大值，人口估计场景下填充平均值；
5. “驾龄”：没有填写这一项的用户可能是没有车，为它填充为0较为合理；
6. ”本科毕业时间”：没有填写这一项的用户可能是没有上大学，为它填充正无穷比较合理；
7. “婚姻状态”：没有填写这一项的用户可能对自己的隐私比较敏感，应单独设为一个分类，如已婚1、未婚0、未填-1。