数据清洗时，处理缺失值的方法一般包括()A. 删除整列B. 删除整行C. 数据补齐D. 不处理

本题考查数据清洗中处理缺失值的方法相关知识点。解题思路是对每个选项所代表的处理缺失值的方式进行分析，判断其是否属于常见的处理方法。

• 选项A：删除整列
  在数据集中，如果某一列包含大量的缺失值，且该列对于后续的分析和建模没有重要作用，那么可以考虑删除整列。例如，在一个包含用户信息的数据集里，有一列是用户的兴趣爱好，但大部分用户的这一项信息缺失，而我们的分析重点并不在兴趣爱好上，此时就可以删除这一列。所以删除整列是处理缺失值的一种方法。
• 选项B：删除整行
  当某一行数据中存在缺失值，并且这一行数据的缺失值数量较多，或者缺失值所在的列对于分析非常关键，删除这一行数据对整体数据的影响不大时，可以选择删除删除整行。比如在一个学生成绩数据集里，某一行学生的多门重要课程成绩缺失，那么可以删除这一行数据。因此删除整行也是处理缺失值的常见方法。
• 选项C：数据补齐
  数据补齐是指通过一定的方法来填充缺失值。常见的数据补齐方法有均值填充、中位数填充、众数填充、基于模型的填充等。例如，对于数值型数据，可以用该列的均值来填充缺失值；对于分类型数据，可以用众数来填充。所以数据补齐是处理缺失值的重要方法之一。
• 选项D：不处理
  在某些情况下，缺失值的存在对后续的分析和建模影响较小，或者数据本身的特点决定了可以不处理缺失值。例如，在一些机器学习算法中，如决策树算法，它本身就可以处理含有缺失值的数据，此时就可以选择不处理缺失值。所以不处理也是处理缺失值的一种方式。