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在Python中，处理分类变量的缺失值可以参考以下步骤：

1. 导入所需的库

import pandas as pd
import numpy as np

1. 读取数据集

df = pd.read_csv('data.csv')

1. 确定分类变量的特征名称

cat_features = ['Feature1', 'Feature2',...]

1. 对于缺失值，我们有以下几种处理方式：

2. 删除缺失值行

df.dropna(subset=cat_features, inplace=True)

• 用众数来填充缺失值

df[cat_features] = df[cat_features].fillna(df[cat_features].mode().iloc[0])

• 用“unknown”或“NA”等缺失值标识符来填充缺失值

df[cat_features] = df[cat_features].fillna('unknown')

• 根据类别变量与其他特征之间的关系，填充缺失值

例如，如果我们有一个’Gender’特征，可以使用’mean’函数根据性别填充缺失值：

df['Age'] = df.groupby('Gender')['Age'].transform(lambda x : x.fillna(x.mean()))

1. 打印出填充后缺失值的数量，确保所有缺失值都被处理掉了

print(df.isnull().sum())

1. 可以根据需要重新保存填充好缺失值的数据集

df.to_csv('data_new.csv', index=False)

以上就是Python中处理分类变量的缺失值的常见方法。需要根据具体情况选择不同的方法来填充缺失值。