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缺失值数据处理
参考：doi: 10.1093/nar/gkaa498
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数据分隔符（逗号/分号/制表符/空格）：
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1. 选择缺失值处理的方式：
整体考虑
分组考虑
缺失值所占比例：
你的数据分为几大组（注意格式：组别数；每一组的数-每一组的数）：
各组缺失值所占比例：
整组缺失仍保留？
2. 数据中缺失值的形式：
NA
NaN
Filtered
0
NULL
3. 选择缺失值处理方法：
K近邻法（KNN）
连续K近邻法（SeqKnn）
全局最小值
每行最小值
多重插补法（MI）
随机森林法（MissForest）
近邻的个数（K）:
Seq近邻的个数（Seq K）:
多重插补的个数（m）:
树的个数（ntree）:
原始数据
筛选后数据
缺失值分布矩阵图
缺失值处理后的数据
视频资料
下载数据
缺失值分布矩阵图（红色表示缺失值NA）：
是否调整图片大小？
调节图片的高度：
2. 缺失值处理后的数据
下载数据
若使用该模块时遇到问题，建议先看看本视频：
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悟空云数据分析交流第二期之组缺失值填充
