非数值型数据集空值过多该如何处理

对于非数值型数据集中存在的大量空值，处理方式可以有：

1. **填充方案**[^1]：结合其他特征值进行预测。比如，你可以利用机器学习模型（如随机森林）基于其他已有信息预测缺失的值。这种方法可能会引入一些人为构建的数据，增加噪声，但也可能提高数据的完整性。

   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

   # 假设df是包含空值的数据框
   X = df.dropna(subset=['other_features'])  # 仅保留非空值的列
   y = df['target']  # 目标变量
   model = RandomForestClassifier()
   model.fit(X, y)
   df['pvalue_level'].fillna(model.predict(X), inplace=True)  # 使用模型预测填补空值

2. **编码方案**：将类别变量转换为哑变量或多类别编码。例如，将pvalue_level的缺失状态编码为一个新的类别（通常是缺失值的标签），如"Missing"，这不会改变原始数据，但会使得数据更易于分析。

   df['pvalue_level_encoded'] = pd.Categorical(df['pvalue_level']).cat.add_categories(['Missing'])
   df['pvalue_level_encoded'].fillna('Missing', inplace=True)

3. **删除策略**：如果空值比例很大并且这些特征对模型影响不大，可以选择简单地删除含有空值的记录或特征。但需谨慎，因为这可能导致信息丢失。

   df_cleaned = df.dropna(subset=['pvalue_level'])

需要注意的是，具体选择哪种方法取决于数据的具体情况，如数据的分布、缺失值的比例以及各特征的重要性。在实际应用中，通常会尝试几种方法并评估它们对模型性能的影响。