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。

機器學習和數(shù)據挖掘中缺失值應采取何種填充方式？

在數(shù)據挖掘過程中，原始數(shù)據往往會丟失，因此在機器學習中數(shù)據處理會占用更多的時間。

沒有固定的方法來處理缺失值。通常，根據業(yè)務需求和數(shù)據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)據庫相對較大，您可以根據需要刪除它。當然，您還應該考慮刪除后原始數(shù)據集是否會受到很大影響。

填寫數(shù)據~這是一種常見的處理方法。如何填寫數(shù)據要根據業(yè)務和數(shù)據來判斷。如果缺失的數(shù)據是數(shù)值數(shù)據，可以考慮填寫整體數(shù)據的均值、中位數(shù)和模式。如果有時間序列，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樣本的平均值

evi-EWS可以使用SPSS數(shù)據，將缺失值，即時輸出。也可以用回歸分析來填充。Eviews是計量經濟學觀點（econometrics views）的縮寫，字面意思是計量經濟學觀察（econometric observation），通常稱為計量經濟學軟件包。其初衷是用計量經濟學的方法和技術“觀察”社會經濟關系和經濟活動的數(shù)量規(guī)律。另外，Eviews也是美國QMS公司開發(fā)的一個工具，專門在windows下進行數(shù)據分析、回歸分析和預測。利用Eviews，我們可以快速地從數(shù)據中找到統(tǒng)計關系，并利用這種關系來預測數(shù)據的未來價值。Eviews的應用包括：數(shù)據分析和科學實驗評估、財務分析、宏觀經濟預測、模擬、銷售預測和成本分析。