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。

如何把spss中的缺失值替換為0？

1. 首先，打開現(xiàn)有數(shù)據(jù)。

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

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

4. 打開轉(zhuǎn)換，找到替換缺少的值，然后單擊以打開它。

5. 打開后，會彈出一個窗口來替換丟失的值。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，選擇更改，最后選擇序列平均值，并確認。

6. 單擊確定，將彈出一個日志文件窗口。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)了一個名為自定義名稱的新變量，填充了缺少的值。

數(shù)據(jù)缺失想要補齊有什么方法，用spss的替換缺失值和缺失值分析完全不會用？

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）。與均值插補法相比，回歸插補法更準確（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，這種插補方法可以得到最準確的結(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