根据您拥有多长时间的历史记录，有几种方法可以插入丢失的数据：

• 您可以计算每个州在 Y-1 年的 GDP 比率 r_i（其中所有 r_i 总和为 1），在 Y 年有缺失值；那么你知道 Y 年的 GDP 数量应该分布在缺失的 (GDP_total - GDP_known) 中并乘以 r_i
• 一种更复杂的方法是从时间线 Y-1、Y-2、Y-3... 计算梯度，然后为每个缺失状态预测 Y 年的值；然后您将再次计算缺失的比率 r_i 并相应地分配剩余的 GDP。如果您知道 Y+1、Y+2、Y+3、... 或 Y-1 和 Y+1 的插值，则此回归也可以向后进行。

取决于您使用的工具。但是在 Python 中，我遇到了这个论坛，有人问过类似的问题 https://stackoverflow.com/questions/41532518/fill-in-a-blank-dataframe-column-with-all-0-values-using-python

我希望这有帮助。