缺失值处理
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在使用“输入特征（DAI SQL）”提取数据的时候，可能会遇到缺失值的问题，缺失值的出现可能是因为原始数据表中有缺失值，也有可能是表达式计算的过程中产生了缺失值
对于缺失值，我们主要有两种处理方式，缺失值删除，或者缺失值填充
1. 缺失值删除
要想将缺失值剔除，只需要在“输入特征（DAI SQL）”模块中，将“表达式-移除空值”勾选即可
值得注意的是，使用这种方法，只要一行数据中有一个字段是空值，那么这一行就会被剔除
因此，当有多个特征被提取的时候，只要有一个特征由于运算逻辑错误导致整个字段都是空值的话，那么所有行都是包含空值的，这样的话数据提取出来就会是一个一行也没有的空数据集
2. 缺失值填充
如果想要对于缺失值进行填充，我们可以在表达式特征中，使用IF三元表达式进行填充，格式为IF(字段 IS NULL, 缺失填充值, 字段)。
这个思路也比较简单，其实就是新建一个字段，如果原始字段中有缺失值，那么新字段就是我指定的填充值，如果原始字段中没有缺失值，那么新字段就用原始字段的值即可。
下面我们看这个例子，我们想计算5日移动平均并命名为哑变量_ma5（这里我们只看000001.SZ一支票），前4个值就是缺失值，接着我们用三元表达式，将缺失值填充为0，并且将填充后的字段命名为ma5，从数据提取结果可以看出，前4行本来为Null值，现在被我们填充为了0
除此之外，我们还可以对缺失值填充为其他数字，这个要结合具体情景来判断填充为什么数值合适