好的，各位听众，各位观众，欢迎来到“数据江湖风云录”之“高级缺失值处理大作战”现场！我是你们的老朋友，数据挖掘界的“段子手”——阿星。今天，咱们不谈“人生苦短，我用Python”，咱们来聊聊数据挖掘路上的一大拦路虎：缺失值。 江湖传言：数据好比武林高手，缺失值好比高手身上的“罩门”。罩门越多，实力越弱，甚至可能走火入魔，练成“废材神功”。所以，如何巧妙地弥补这些罩门，让我们的数据重回巅峰，就成了数据挖掘工程师的必修课。 今天，阿星就带大家深入“缺失值”的腹地，探索两种高级又实用的缺失值处理方法：KNN Imputer 和 MICE 算法。保证让大家听得懂，学得会，用得上！ 第一章：缺失值，你这个磨人的小妖精！ 在正式开讲之前，咱们先来认识一下这位“磨人的小妖精”——缺失值。 1.1 缺失值的“前世今生” 啥是缺失值？说白了，就是数据里头空着的那部分。想象一下，你正在统计用户的信息，结果发现有些用户没填年龄，有些用户没填收入，这些没填的，就是缺失值。 缺失值出现的理由千奇百怪，可能是： 人为错误： 填表的时候手抖了一下，或者系统出了bug，导致数据丢失。 信息未提供： 有些用户就是不愿意 …