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如何填充数据集中缺失20%的列？

填充数据集中缺失20%的列可以采用以下方法：

数据插值：对于数值型数据，可以使用插值方法来填充缺失值。常用的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。根据数据的特点选择合适的插值方法进行填充。
众数填充：对于分类变量或离散型数据，可以使用众数填充缺失值。众数是指数据集中出现次数最多的值，可以通过统计数据集中每个列的众数，并将缺失值替换为众数。
均值/中位数填充：对于数值型数据，可以使用均值或中位数填充缺失值。均值是指数据集中所有值的平均数，中位数是指将数据集中的值按大小排序后，位于中间位置的值。可以计算每个列的均值或中位数，并将缺失值替换为相应的值。
回归填充：对于具有相关性的数据，可以使用回归模型来预测缺失值。可以选择一个或多个相关性较高的特征作为自变量，使用回归模型来预测缺失值，并将预测值填充到缺失位置。
删除缺失值：如果缺失值的比例较高，且对后续分析没有太大影响，可以考虑直接删除缺失值所在的行或列。

需要根据具体情况选择合适的填充方法，以保证数据的完整性和准确性。

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