将不愿分享概率与愿意分享概率特征中的缺失值用0.0替换。

在处理App用户信息数据中的“不愿分享”和“愿意分享”概率特征缺失值时，通常会选择填充策略。由于这两个概率应该在[0, 1]范围内，如果某个用户的信息缺失，意味着这个值要么是未知的，要么在实际操作中不存在，我们可以选择最合理的值——0.0来代替缺失。

具体步骤如下：

1. 使用Pandas的`isnull()`函数检测是否存在缺失值，例如：

missing_willing = data['愿意分享概率'].isnull()
missing_unwilling = data['不愿分享概率'].isnull()

2. 对于“不愿意分享”的概率特征，可以直接用`fillna()`函数填充0.0：

data['不愿分享概率'] = data['不愿分享概率'].fillna(0.0)

3. 对于“愿意分享”的概率特征，也需要确认是否存在负数或者大于1的情况，如果是异常值则一同替换为0.0，如果不是则保留原值。可以先判断是否异常，再进行填充：

# 先移除异常值
data = data[(data['愿意分享概率'] >= 0) & (data['愿意分享概率'] <= 1)]
data['愿意分享概率'].fillna(0.0, inplace=True)

这样就将缺失值替换为0.0，保证了数据的一致性和合理性，准备进行后续的分析工作。