边缘填充算法 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。
EXCEL查找并填充缺失数值？
Match函数可以找到指定值在数组中的位置
address可以根据行号和列号返回单元格地址
indirect可以根据文本引用单元格，替换C1中从顶部获得的1，并将其组合成C:C，然后在外部设置一个和，得到C的和columns
公式：
=sum（indirect（replacement）（address（1，match）（“streaky pork”，A1:D1，0），4）在数据挖掘过程中，原始数据往往会丢失，因此数据处理在机器学习中会占用更多的时间。
没有固定的方法来处理缺失值。通常，根据业务需求和数据集本身选择有效的处理方法。通常使用以下方法。
直接删除-如果数据库相对较大，您可以根据需要删除它。当然，您还应该考虑删除后原始数据集是否会受到很大影响。
填写数据~这是一种常见的处理方法。如何填写数据要根据业务和数据来判断。如果缺失的数据是数值数据，可以考虑填写整体数据的均值、中位数和模式。如果有时间序列，可以考虑缺失样本前后样本的平均值，也就是离缺失样本最近的两个样本的平均值
如果缺失值只占数据的5%以下，那么缺失值对数据的影响很小，各个样本之间的差异也很小缺少处理方法。最好是简单的处理，比如填充均值，或者直接删除缺失的案例，但是均值填充不能利用缺失数据中可能包含的有效信息，删除案例可能会对数据结构的健全造成不利影响（例如，绩效考核时，不合格的人没有结果，形成缺项，因此删除缺项会使数据缺乏代表性，只有合格的人，没有不合格的人）。与均值插补法相比，回归插补法更准确（仅限于缺失值不多的情况，否则回归会产生偏估计）。如果存在大量缺失值，建议使用EM算法。通过模拟研究，许多研究者表明，这种插补方法可以得到最准确的结果。其操作是在SPSS菜单中选择“分析缺失值分析”，弹出对话框，在右边的变量框中选择要填充的缺失数据（注意变量类型），在估算方法中选择em，然后单击em，将填充的数据保存为新的数据集
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