python pandas如何對(duì)指定的多列填充缺失值？ 熊貓.DataFrame.fillna（）函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值，但此方法不會(huì)更改原始數(shù)組，而是返回一個(gè)新數(shù)組。下面是一個(gè)示例演示：我們可

python pandas如何對(duì)指定的多列填充缺失值？

熊貓.DataFrame.fillna（）函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值，但此方法不會(huì)更改原始數(shù)組，而是返回一個(gè)新數(shù)組。下面是一個(gè)示例演示：

我們可以發(fā)現(xiàn)，在用fillna方法填充缺少的值之后，將返回一個(gè)填充的數(shù)組，但原始數(shù)組沒(méi)有更改。

如果我們想改變?cè)瓉?lái)的數(shù)組，我們需要重新賦值

填寫(xiě)指定的多列缺失值，就像填寫(xiě)整個(gè)數(shù)組的缺失值一樣，我們需要重新賦值。

spss數(shù)據(jù)中缺失值處理方法？

缺失值處理簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是兩種處理，一種是刪除缺失，另一種是填充缺失

當(dāng)缺失值只占總樣本量的很小比例時(shí)，可以使用各種處理方法，差別不大

最簡(jiǎn)單的就是找到三個(gè)缺失的數(shù)據(jù)，并刪除缺失的案例，即不使用被試。

第二種方法是多用人，均值填充法，在SPSS菜單中選擇：Transform replace missing value，The missing variables into The right analysis box，默認(rèn)方法是均值填充法，OK

第三種方法比均值填充法好一點(diǎn)，在SPSS菜單中選擇：分析-缺失值分析，將缺失變量放入右邊的框中，注意類(lèi)別變量和數(shù)量變量之間的差異。在估計(jì)方法中，給出了四種方法。前兩種是刪除法，后兩種是填充法。推薦的最佳方法是em。選中em復(fù)選框后，底部的em按鈕將從灰色變?yōu)楹谏?。單擊此按鈕，選中保存完成的數(shù)據(jù)復(fù)選框，然后命名新數(shù)據(jù)。確定后，SPSS將生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)是缺失值填充

1。先打開(kāi)現(xiàn)有數(shù)據(jù)。

2. 選擇需要替換缺失值的數(shù)據(jù)，這里是一個(gè)數(shù)據(jù)的例子。

3. 打開(kāi)后，可以看到有一個(gè)丟失的數(shù)據(jù)。接下來(lái)，我們將創(chuàng)建一個(gè)新變量來(lái)填充缺少的值。

4. 打開(kāi)轉(zhuǎn)換，找到替換缺少的值，然后單擊以打開(kāi)它。

5. 打開(kāi)后，會(huì)彈出一個(gè)窗口來(lái)替換丟失的值。首先，選擇要替換缺失值的變量，選擇要添加到右側(cè)的白框，然后設(shè)置變量名稱(chēng)，選擇更改，最后選擇序列平均值，并確認(rèn)。

6. 單擊確定，將彈出一個(gè)日志文件窗口。您可以看到替換缺少的值是否成功。以下值成功。

7. 您可以看到，出現(xiàn)了一個(gè)名為自定義名稱(chēng)的新變量，填充了缺少的值。