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(méi)有更改。

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

spss如何排除缺失值？

1. 以下表為例，生物性能中存在缺失值，由于樣本量不大，直接剔除缺失值很可能影響最終結(jié)果。

2. 我們單擊菜單欄中的“轉(zhuǎn)換”和“替換缺少的值”。

3. 將彈出“替換缺少的值”對(duì)話框。讓我們?cè)谟疫叺目蛑袉螕羯飳W(xué)字段。你可以根據(jù)個(gè)人需要重新命名。

4. 之后，您可以在查看器中看到缺失值的描述和處理方法。

5. 當(dāng)您返回到SPSS的主界面時(shí)，您可以看到一列新的數(shù)據(jù)。缺失的值已被補(bǔ)充。

如何刪除數(shù)據(jù)缺失的變量？

缺失值處理（1）刪除缺失值的觀測(cè)單元，即刪除SPSS數(shù)據(jù)列表中缺失值的數(shù)據(jù)行。在SPSS的統(tǒng)計(jì)分析程序中，打開(kāi)op tons按鈕，出現(xiàn)missing values列。您可以選擇以下選項(xiàng)：按分析排除案例分析估計(jì)缺失值有兩種方法：一種是根據(jù)文獻(xiàn)報(bào)告的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)估計(jì)缺失值，另一種是利用SPSS提供的工具估計(jì)缺失值“發(fā)布值”列出了五種替代方法：（a）序列平均值：用列的算術(shù)平均值代替；（b）鄰近點(diǎn)的平均值：用缺失值鄰近點(diǎn)的算術(shù)平均值代替；（c） 鄰近點(diǎn)的中位數(shù)：替換為缺失值附近點(diǎn)的中位數(shù)；（d）線性插值：替換為缺失值附近點(diǎn)的中位數(shù)（E）點(diǎn)的線性趨勢(shì)：使用線性回歸來(lái)估計(jì)和替換（3）缺失值作為常量，如“0”