聚类缺失值指示符值以捕获缺失值模式

Question

我正在使用Pandas对Python进行一些数据准备，我正在处理一个包含大约80个变量的缺失值的数据集，我想捕捉丢失的任何模式，以减少缺失值指标的数量，但我很难找到任何好的策略来做到这一点。以下是我的一个例子：

MISS_1 MISS_2 MISS_3 MISS_4 MVP1 MVP2 MVP3 MISS_STR
     0      0      1      0    0    0    1     0010
     1      0      1      0    1    0    0     1010
     1      1      1      1    0    1    0     1111
     1      1      1      1    0    1    0     1110
     1      0      1      0    1    0    0     1010
     0      0      1      0    0    0    1     0010
     0      0      1      0    0    0    1     0010
     0      0      1      0    0    0    1     0010
     1      0      1      0    1    0    0     1010

我尝试的一件事是创建一个字符串变量，将所有缺失的值指示符变量（如“MISS_STR”）串联起来，不幸的是，这个变量中唯一值的数量大约为2000个。另外，我知道我缺少一些有用的模式，因为如果变量“1”和“变量2”之间存在一个模式，变量“3”和“变量”4随机完全缺失，那么将它们作为字符串连接起来将无法捕捉变量“1”和“变量”2之间的模式。有更好的方法吗？在