データの欠損値補完やデータの数値変換を行います。
ゼロ値補完： #
欠損しているデータに対して、その全てを0で置き換えます。
平均値補完： #
欠損しているデータに対して、その全てを欠損していないデータの平均値で置き換えます。
中央値補完： #
欠損しているデータに対して、その全てを欠損していないデータの中央値で置き換えます。
最頻値補完： #
欠損しているデータに対して、その全てを欠損していないデータの平均値で置き換えます。
欠損データ削除： #
欠損しているデータの含まれる行を削除します。
再帰的多変量補完： #
欠損しているデータに対して、欠損していないデータからRidge回帰手法によりモデルを構築し、再帰的に欠損データを推定します。
Quantile Transformation： #
分位点変換により、データ点が一様分布に従って並ぶように変換を行います。
Log： #
データの対数をとります。
Log1P： #
データに1を加えてから対数をとります。
