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)組沒有更改。

如果我們想改變?cè)瓉淼臄?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(gè)數(shù)組的缺失值一樣，我們需要重新賦值。

python pandas統(tǒng)計(jì)某一數(shù)據(jù)出現(xiàn)多少次？

每個(gè)名稱的次數(shù)。。。。只能遍歷一次。首先，創(chuàng)建一個(gè)空字典，然后遍歷此列：如果名稱不在字典中，則將名稱添加為鍵，將值添加為1；如果名稱已存在于字典中，則將其值添加為1。最后，這本詞典是統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

如何處理統(tǒng)計(jì)過程中的數(shù)據(jù)缺失？

1、最簡(jiǎn)單的刪除方法是刪除、刪除屬性或刪除樣本。如果樣本的大部分屬性缺失，且該屬性提供的信息有限，則可以使用該維度屬性選擇放棄；如果樣本的大部分屬性缺失，則可以選擇放棄樣本。這種方法雖然簡(jiǎn)單，但只適用于少部分缺失數(shù)據(jù)集的情況。2對(duì)缺失值的屬性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)填充，特別是數(shù)值型屬性，根據(jù)所有樣本的統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行填充，如平均值、中值、模式、最大值、最小值等，具體統(tǒng)計(jì)值的選取需要具體分析。此外，如果類別信息可用，還可以執(zhí)行類別內(nèi)統(tǒng)計(jì)，例如高度。男性和女性的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)該有所不同。三。對(duì)于缺少值的屬性，所有缺少的值都應(yīng)填充到用戶定義的值中。如何選擇自定義值還需要具體分析。當(dāng)然，如果有類別信息，也可以針對(duì)不同的類別統(tǒng)一填寫。常用的均勻填充值有：“空”、“0”、“正無窮”、“負(fù)無窮”等。預(yù)測(cè)填充通過預(yù)測(cè)模型，利用沒有缺失值的屬性對(duì)缺失值進(jìn)行預(yù)測(cè)，即先用預(yù)測(cè)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行填充，然后再做進(jìn)一步的工作，如統(tǒng)計(jì)、學(xué)習(xí)等。雖然這種方法比較復(fù)雜，但最終的結(jié)果更好。2、 具體分析上述兩個(gè)具體問題具體分析，為什么具體問題具體分析？由于屬性缺失有時(shí)并不意味著數(shù)據(jù)缺失，缺失本身就包含信息，因此需要根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景中缺失值可能包含的信息進(jìn)行合理填充。這里有一些例子來說明如何分析具體問題。不同的人有不同的看法，僅供參考：“年收入”：在商品推薦情景中填寫平均值，在信用額度情景中填寫最低值；“行為時(shí)點(diǎn)”：在模式中填寫；“價(jià)格”：在商品推薦情景中填寫最低值，在信用額度情景中填寫平均值商品匹配場(chǎng)景；“人的壽命”：最大值在保險(xiǎn)費(fèi)用估算場(chǎng)景中填寫，平均值在人口估算場(chǎng)景中填寫；“駕駛年齡”：未填寫此項(xiàng)的用戶可能沒有車，因此填寫0更為合理；“本科畢業(yè)時(shí)間”：未填寫此項(xiàng)的用戶可能不會(huì)上大學(xué)，因此為其填寫正無窮大更為合理；“婚姻狀況”：未填寫此項(xiàng)的用戶可能對(duì)其隱私更為敏感，應(yīng)單獨(dú)設(shè)置為一個(gè)類別，如已婚1、未婚0和未填寫-1。

如何處理統(tǒng)計(jì)過程中的數(shù)據(jù)缺失？

刪除缺少信息屬性值的對(duì)象（元組、記錄）以獲得完整的信息表。該方法簡(jiǎn)單易行。當(dāng)屬性缺失值較多，且缺失值的刪除對(duì)象與信息表中的數(shù)據(jù)量相比非常小時(shí)，該方法非常有效。它通常在類標(biāo)簽（假定為分類任務(wù)）丟失時(shí)使用。