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。

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘中缺失值應(yīng)采取何種填充方式？

在數(shù)據(jù)挖掘過程中，原始數(shù)據(jù)往往會(huì)丟失，因此在機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理會(huì)占用更多的時(shí)間。

沒有固定的方法來處理缺失值。通常，根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)集本身選擇有效的處理方法。通常使用以下方法。

直接刪除-如果數(shù)據(jù)庫相對(duì)較大，您可以根據(jù)需要?jiǎng)h除它。當(dāng)然，您還應(yīng)該考慮刪除后原始數(shù)據(jù)集是否會(huì)受到很大影響。

填寫數(shù)據(jù)~這是一種常見的處理方法。如何填寫數(shù)據(jù)要根據(jù)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)來判斷。如果缺失的數(shù)據(jù)是數(shù)值數(shù)據(jù)，可以考慮填寫整體數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)和模式。如果有時(shí)間序列，可以考慮缺失樣本前后樣本的平均值，即離缺失樣本最近的兩個(gè)樣本的平均值

evi-EWS可以使用SPSS數(shù)據(jù)，將缺失值，即時(shí)輸出。也可以用回歸分析來填充。Eviews是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點(diǎn)（econometrics views）的縮寫，字面意思是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)觀察（econometric observation），通常稱為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件包。其初衷是用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法和技術(shù)“觀察”社會(huì)經(jīng)濟(jì)關(guān)系和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的數(shù)量規(guī)律。另外，Eviews也是美國(guó)QMS公司開發(fā)的一個(gè)工具，專門在windows下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、回歸分析和預(yù)測(cè)。利用Eviews，我們可以快速地從數(shù)據(jù)中找到統(tǒng)計(jì)關(guān)系，并利用這種關(guān)系來預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的未來價(jià)值。Eviews的應(yīng)用包括：數(shù)據(jù)分析和科學(xué)實(shí)驗(yàn)評(píng)估、財(cái)務(wù)分析、宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、模擬、銷售預(yù)測(cè)和成本分析。