python pandas如何對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，但此方法不會更改原始數(shù)組，而是返回一個新數(shù)組。下面是一個示例演示：我們可

python pandas如何對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，但此方法不會更改原始數(shù)組，而是返回一個新數(shù)組。下面是一個示例演示：

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

如果我們想改變原來的數(shù)組，我們需要重新賦值

填寫指定的多列缺失值，就像填寫整個數(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？

缺失值處理簡單來說就是兩種處理，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，可以使用各種處理方法，差別不大

最簡單的就是找到三個缺失的數(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，注意類別變量和數(shù)量變量之間的差異。在估計方法中，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螕舸税粹o，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將在新的數(shù)據(jù)集中生成一個，數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)是填充后的缺失數(shù)據(jù)

~]。有時，樣本量中存在缺失數(shù)據(jù)，那么如何處理這些缺失數(shù)據(jù)呢？我現(xiàn)在教你。

第一步是打開SPSS軟件，然后單擊“文件”“打開數(shù)據(jù)”打開待分析缺失值的數(shù)據(jù)表。

其次，單擊分析-缺失值分析，如圖所示。

第三步：打開缺值分析對話框，將要查找的缺值變量放入定量變量框中，然后根據(jù)自己的需要進(jìn)行分類，如圖所示。

步驟4，然后在估計列中選擇EM和回歸，如圖所示。

步驟5：打開“描述符”對話框并選中“單變量統(tǒng)計”，如圖所示。

第6步：最后，您可以看到統(tǒng)計分析結(jié)果。如果沒有缺失值，系統(tǒng)將警告您沒有缺失值，并且您無法估計它們，如圖所示。

如何使用SPSS處理缺失數(shù)據(jù)Missing Data？

如果缺失值只占數(shù)據(jù)的5%以下，那么缺失值對數(shù)據(jù)的影響很小，各種缺失處理方法也沒有什么區(qū)別。最好是簡單處理，比如填寫均值，或者直接刪除缺失的案例，但是均值填寫不能利用缺失數(shù)據(jù)中可能包含的有效信息，刪除案例可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)效益影響的不確定性（例如，在績效考核中，不合格者沒有成績，形成缺憾，刪除缺憾會使數(shù)據(jù)缺乏代表性，只有合格者，沒有不合格者）。與均值插補(bǔ)法相比，回歸插補(bǔ)法更準(zhǔn)確（僅限于缺失值不多的情況，否則回歸會產(chǎn)生偏估計）。如果存在大量缺失值，建議使用EM算法。通過模擬研究，許多研究者表明，這種插補(bǔ)方法可以得到最準(zhǔn)確的結(jié)果。其操作是在SPSS菜單中選擇“分析缺失值分析”，彈出對話框，在右邊的變量框中選擇要填充的缺失數(shù)據(jù)（注意變量類型），在估算方法中選擇em，然后單擊em，將填充的數(shù)據(jù)保存為新的數(shù)據(jù)集