用python处理excel数据 python pandas如何对指定的多列填充缺失值？

python pandas如何对指定的多列填充缺失值？

熊猫.DataFrame.fillna（）函数用于填充数组中的Nan值，但此方法不会更改原始数组，而是返回一个新数组。下面是一个示例演示：

我们可以发现，在用fillna方法填充缺少的值之后，将返回一个填充的数组，但原始数组没有更改。

如果我们想改变原来的数组，我们需要重新赋值

填写指定的多列缺失值，就像填写整个数组的缺失值一样，我们需要重新赋值。

spss数据中缺失值处理方法？

缺失值处理简单来说就是两种处理，一种是删除缺失，另一种是填充缺失

当缺失值只占总样本量的很小比例时，可以使用各种处理方法，差别不大

最简单的就是找到三个缺失的数据，并删除缺失的案例，即不使用被试。

第二种方法是多用人，均值填充法，在SPSS菜单中选择：Transform replace missing value，The missing variables into The right analysis box，默认方法是均值填充法，OK

第三种方法比均值填充法好一点，在SPSS菜单中选择：分析-缺失值分析，将缺失变量放入右边的框中，注意类别变量和数量变量之间的差异。在估计方法中，给出了四种方法。前两种是删除法，后两种是填充法。推荐的最佳方法是em。选中em复选框后，底部的em按钮将从灰色变为黑色。单击此按钮，选中保存完成的数据复选框，然后命名新数据。确定后，SPSS会生成一个新的数据集，数据集中的数据是缺失值填充

缺失值处理简单来说就是两种处理，一种是删除，另一种是填充缺失。当缺失值只占总样本量的一小部分时，可以采用各种处理方法，差别不大。最简单的方法是找到三个缺失的数据，并删除缺失的案例，即不使用被试。第二种方法是多用人，平均填充法。在SPSS菜单中，选择：Transform replace missing values，并将缺少值的变量选择到右侧的分析框中。默认方法是平均填充，好的。第三种方法略优于平均填充法。在SPSS菜单中，选择：分析-缺失值分析，将缺失值的变量选择到右侧的分析框中，分析人员：注意类别变量和数量变量之间的差异。在估计方法中，给出了四种方法。前两种是删除法，后两种是填充法。推荐的最佳方法是em。选中em复选框后，底部的em按钮将从灰色变为黑色。单击此按钮，选中保存完整数据复选框，然后命名新数据。确定后，SPSS将生成一个新的数据，没有名为configparser的模块是由设置错误引起的。解决方案如下：

1。根据提示，python缺少rar模块。在这种情况下，您应该首先从py官方网站下载rarfile压缩包，例如：rarfile-3.1焦油.gz，如下图所示。

2. 首先，运行--CMD，如下图所示。

3. 然后打开rarfile的路径，如：CD C:usersadministratordesktopPythonrarfile-3.1，如下图所示。

4. 然后，键入：Python设置.pyInstall enter安装RAR模块，如下图所示。

5. 然后，如图所示完成安装。如果在此步骤中报告错误，则可能未安装python或未配置python环境，如下图所示。

6. 最后，再次打开CMD，首先输入Python，然后输入import-rarfile。不报错，模块安装成功，如下图所示。

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