使用python处理缺失值的方法 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。
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将生成一个新的数据集，数据集中的数据是缺失值填充
1。先打开现有数据。
2. 选择需要替换缺失值的数据，这里是一个数据的例子。
3. 打开后，可以看到有一个丢失的数据。接下来，我们将创建一个新变量来填充缺少的值。
4. 打开转换，找到替换缺少的值，然后单击以打开它。
5. 打开后，会弹出一个窗口来替换丢失的值。首先，选择要替换缺失值的变量，选择要添加到右侧的白框，然后设置变量名称，选择更改，最后选择序列平均值，并确认。
6. 单击确定，将弹出一个日志文件窗口。您可以看到替换缺少的值是否成功。以下值成功。
7. 您可以看到，出现了一个名为自定义名称的新变量，填充了缺少的值。
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