了解missing()函数处理缺失数据的原理和方法

missing()函数是Python中用于处理缺失数据的一个函数，它的原理是通过判断数据是否为空来确定数据是否缺失，然后根据用户指定的方法对缺失数据进行处理。

missing()函数的用法如下：

missing(data, method)

其中，data是待处理的数据集，method是用户指定的处理方法，可以是"mean"、"median"、"mode"或者"drop"。

下面以一个例子来说明missing()函数的使用方法和处理原理。

假设有一个数据集data，其中有某一列的数据存在缺失情况，我们想要对缺失数据进行处理。

data = [1, 2, None, 4, 5, 6]

首先，可以通过判断数据是否为空来确定缺失数据的位置。通过Python中的is None方法，可以将缺失数据的位置找出来。

missing_indexes = [i for i, x in enumerate(data) if x is None]

在上述代码中，我们使用了列表推导的方法，遍历data数据集，找出数值为空的位置，并将其存储在missing_indexes中。

接下来，根据用户指定的方法对缺失数据进行处理。

如果用户选择的是"mean"方法，表示用平均值来填充缺失数据，可以使用Python中的numpy库中的mean()函数计算数据的平均值，并将其赋值给缺失位置。

import numpy as np

mean_value = np.mean([x for x in data if x is not None])
for index in missing_indexes:
    data[index] = mean_value

在上述代码中，首先使用列表推导的方法将非空数据提取出来，然后使用numpy库中的mean()函数计算平均值，并将其赋值给缺失位置的数据。

如果用户选择的是"median"方法，表示用中位数来填充缺失数据，可以使用numpy库中的median()函数计算数据的中位数，并将其赋值给缺失位置。

import numpy as np

median_value = np.median([x for x in data if x is not None])
for index in missing_indexes:
    data[index] = median_value

在上述代码中，首先使用列表推导的方法将非空数据提取出来，然后使用numpy库中的median()函数计算中位数，并将其赋值给缺失位置的数据。

如果用户选择的是"mode"方法，表示用众数来填充缺失数据。可以使用Python中的statistics库中的mode()函数计算数据的众数，并将其赋值给缺失位置。

import statistics

mode_value = statistics.mode([x for x in data if x is not None])
for index in missing_indexes:
    data[index] = mode_value

在上述代码中，首先使用列表推导的方法将非空数据提取出来，然后使用statistics库中的mode()函数计算众数，并将其赋值给缺失位置的数据。

如果用户选择的是"drop"方法，表示删除缺失数据所在的行。可以通过遍历缺失位置的索引，删除对应的数据。

for index in missing_indexes:
    del data[index]

在上述代码中，我们使用了for循环来遍历缺失位置的索引，并使用del关键字删除对应位置的数据。

综上所述，missing()函数通过判断数据是否为空来确定数据是否缺失，并根据用户指定的方法对缺失数据进行处理。具体的处理方法可以是用平均值、中位数、众数填充缺失数据，或者删除缺失数据所在的行。