用之前的非缺失值填充“Missing值”的有效方法是什么？

用之前的非缺失值填充"Missing值"的有效方法是使用插值方法。插值是一种通过已知数据点来估计未知数据点的方法。常见的插值方法有以下几种：

1. 线性插值：线性插值是一种简单且常用的插值方法，它假设数据点之间的关系是线性的。对于缺失值，可以使用其前后两个非缺失值的线性关系来进行插值。
2. 拉格朗日插值：拉格朗日插值是一种基于多项式的插值方法，它通过构造一个满足已知数据点的多项式来估计缺失值。该方法可以适用于任意次数的多项式插值。
3. 样条插值：样条插值是一种平滑的插值方法，它通过拟合数据点之间的曲线来估计缺失值。常见的样条插值方法有线性样条插值和三次样条插值。
4. K近邻插值：K近邻插值是一种基于邻近数据点的插值方法，它通过找到与缺失值最接近的K个非缺失值来进行插值。可以使用这些邻近值的平均值或加权平均值来估计缺失值。
5. 均值插值：均值插值是一种简单的插值方法，它通过使用已知数据点的平均值来填充缺失值。可以使用整个数据集的均值或者特定特征的均值来进行插值。

这些插值方法可以根据数据的特点和需求选择合适的方法进行填充。在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）来进行数据处理和插值操作。