在社区案例处理过程中，缺失数据是一个常见的问题。以下是一些处理缺失数据的方法：
1. 数据填充
- 均值填充：用列的平均值填充缺失值。
- 中位数填充：用列的中位数填充缺失值。
- 众数填充：用列的众数填充缺失值。
2. 数据插补
- K-最近邻：找到最近的K个点，用它们的值来插补。
- 多重插补：生成多个完整的数据集，然后进行模型训练。
3. 数据删除
- 删除含有缺失值的行或列：如果数据量足够大，可以考虑删除含有缺失值的行或列。
4. 预处理方法
- 特征编码：使用独热编码或标签编码将分类数据转换为数值数据。
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更多关于数据处理的技巧和工具，可以查看我们的数据处理指南。
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