公卫体检系统填充法中的均值填充和众数填充在处理缺失值时各有特点和适用场景，以下是两者的主要区别：

一、定义与计算方法

1、均值填充：

定义：公卫体检系统均值填充是利用缺失值所在属性列中已存在值的均值来填补缺失值。

计算方法：计算缺失值所在属性列中所有已存在值的平均值，然后用这个平均值来替换该列中的缺失值。

2、众数填充：

定义：公卫体检系统众数填充是使用缺失值所在属性列中已存在值的众数（即出现次数最多的值）来填补缺失值。

计算方法：找出缺失值所在属性列中已存在值的众数，然后用这个众数来替换该列中的缺失值。

二、适用场景与特点

1、均值填充：

适用场景：均值填充适用于数值型数据，特别是当数据分布较为均匀时。它假设缺失值周围的数值是围绕均值波动的，因此用均值来填补缺失值是合理的。

特点：均值填充简单易行，计算量小。但缺点是可能会引入新的偏差，特别是当数据中存在极端值时，均值可能会受到这些极端值的影响，导致填补后的数据不够准确。

2、众数填充：

适用场景：众数填充适用于分类数据或具有明显众数的数值数据。它假设缺失值最有可能取的是该属性列中出现次数最多的值。

特点：众数填充能够保持数据的类别分布不变，因此在处理分类数据时较为有效。但缺点是当数据分布不均匀或存在多个众数时，众数填充可能无法准确反映数据的真实情况。

三、选择建议

公卫体检系统在选择均值填充还是众数填充时，需要根据数据的性质、缺失值的数量和模式以及对分析结果可能产生的影响等因素进行综合考虑。以下是一些建议：

对于数值型数据且数据分布较为均匀时，可以考虑使用均值填充。

对于分类数据或具有明显众数的数值数据时，可以考虑使用众数填充。

在处理缺失值之前，最好先对数据进行探索性分析，了解数据的分布情况和缺失值的模式，以便选择最合适的填充方法。

如果数据中存在极端值或异常值，可能需要先对这些值进行处理（如删除、替换或平滑等），然后再进行缺失值填充。

综上所述，公卫体检系统均值填充和众数填充在处理缺失值时各有优缺点和适用场景。在实际应用中，需要根据具体情况选择最合适的填充方法。