降水数据缺失填充咨询：40%缺失值选均值/中位数还是随机值？

从你提供的统计描述能明显看出，这组降水数据严重右偏：中位数（50%分位数）是0，75%分位数仅7.1，但均值却达到10.94，还有461的极端最大值——说明大部分时段降水为0或少量，少数极端暴雨事件直接拉高了均值。结合这个特征，三种填充方式的适用性如下：

• 均值填充：不推荐
  均值被极端值严重干扰，用它填充缺失值会凭空抬高缺失区域的整体降水水平，完全不符合实际降水的分布规律，会扭曲数据原本的核心特征。

• 中位数填充：优先选择
  中位数为0，完美匹配数据中“多数时段无降水”的实际情况（25%、50%分位数都是0）。用它填充不会引入偏离整体分布的偏差，操作简单，对新手友好，能最大程度保留数据的真实特征。

• 随机值填充：仅特定场景考虑
  如果你的分析需要保留一定的分布随机性，可以尝试从非缺失的样本中随机抽取值来填充（而非生成无依据的随机数）。但这种方式会增加数据的不确定性，后续分析结果可能不稳定，操作复杂度也更高，新手若无特殊需求，不建议优先选它。

额外提示：由于缺失率高达40%，若后续有建模需求，也可以尝试基于其他相关特征（比如气温、季节、地形等）做预测填充，但作为数据处理新手，先从最稳妥的中位数填充入手是最优选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者satyamchadha