缺失值

使用机器学习技术进行时间序列缺失数据填充：基础方法与入门案例在时间序列分析领域中，数据缺失是一个不可避免的挑战。无论是由于传感器故障、数据传输中断还是设备维护等原因，这些缺失都会对数据分析和预测造成显著影响。传统的处理方法，如前向填充或简单插值，虽然实现简单，但在处理复杂数据时往往表现不足。

excel 将缺失的单元个填充为NA在Excel中，有多种方法可以将缺失的单元格填充为"NA"或其他指定的值。以下是一些常用的方法：如果你不想直接修改原始数据，可以在旁边的列使用公式来处理缺失值。

处理数据中的缺失值--删除缺少值的行两个最主要的处理缺失值的方法是： ❏ 删除缺少值的行； ❏ 填充缺失值；我们首先将serum_insulin的中的字段值0替换为None，可以看到缺失值的数量为374个；

使用VBA快速比对数据实例需求：第一行是全系列数据集合，现在需要对比第一行数据，查找第2行数据中缺失的数字，保存在第3行中。