您必须问自己的问题是 0 是否真的是缺失值，或者实际上是会话长度。就其本身而言，这似乎不是问题。一些用户的会话可能非常短。我假设它在网站或其他东西上，他们本可以加载页面而不是立即离开。这还取决于数据是如何到达您的，可能事先进行了一些您不知道的处理。如果某些值实际上是 0，而其他值缺失，但已经用 0 填充了怎么办？您可能无法区分。

但是，如果它真的代表缺失，从统计的角度来看，丢弃这些记录更为保守，即使您可能会丢失其他列中的信息。仅当数据随机丢失时，估算值才有效。如果是，那么有几种估算方法，最简单的是使用平均值/中值。

从机器学习的角度来看，缺失机制是什么并不重要，您只需为其赋予一个能够建模的值即可。既然它已经是 0，它就可以开始了。但是，如果您要对其进行估算，通常会在变量预处理期间完成，例如如果您想使列居中。之后，估算居中变量的平均值。并且您有几个选项用于居中、列规范化、最小最大缩放、最大绝对值缩放等。

在某些情况下，即使您估算值，创建一个附加变量来指示该变量是否从一开始就丢失可能会很有用。

没有简单的答案，可能值得尝试一些选项并查看最适合数据的选项。