【资料图】

对于离散分布的数据，有多种方法可以用来填充缺失值。选择合适的方法取决于数据的性质和缺失值的原因。以下是一些常用的方法：

众数填充（Mode Imputation）：使用变量的众数来替换缺失值。这种方法适用于类别变量，但可能不适用于具有很多类别的数据。

基于概率的填充（Probabilistic Imputation）：根据变量的分布概率来填充缺失值。例如，从已知的类别值中按其频率抽取一个值填充缺失值。

k-近邻填充（k-Nearest Neighbors Imputation）：在该方法中，使用与缺失值观测相似的k个邻近观测的信息来估计缺失值。k值的选择很关键，较小的k值可能导致过拟合，较大的k值可能导致欠拟合。

随机森林填充（Random Forest Imputation）：随机森林是多棵决策树的集合，可以用来处理分类问题。通过随机森林训练数据预测缺失值。

多重填充（Multiple Imputation）：这种方法通过对每个缺失值生成多个不同的填充值来创建多个完整的数据集。然后使用这些数据集分别分析，最后结合这些分析结果得出最终结论。

每种方法都有其优缺点，请根据数据的情况和分析需求选择适当的方法。在填充缺失值时，也要注意不要引入偏差或误导性的结论。