python把nan值去掉 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将在新的数据集中生成一个，数据集中的数据是填充后的缺失数据
~]。有时，样本量中存在缺失数据，那么如何处理这些缺失数据呢？我现在教你。
第一步是打开SPSS软件，然后单击“文件”“打开数据”打开待分析缺失值的数据表。
其次，单击分析-缺失值分析，如图所示。
第三步：打开缺值分析对话框，将要查找的缺值变量放入定量变量框中，然后根据自己的需要进行分类，如图所示。
步骤4，然后在估计列中选择EM和回归，如图所示。
步骤5：打开“描述符”对话框并选中“单变量统计”，如图所示。
第6步：最后，您可以看到统计分析结果。如果没有缺失值，系统将警告您没有缺失值，并且您无法估计它们，如图所示。
如何使用SPSS处理缺失数据Missing Data？
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，各种缺失处理方法也没有什么区别。最好是简单处理，比如填写均值，或者直接删除缺失的案例，但是均值填写不能利用缺失数据中可能包含的有效信息，删除案例可能会导致数据结构效益影响的不确定性（例如，在绩效考核中，不合格者没有成绩，形成缺憾，删除缺憾会使数据缺乏代表性，只有合格者，没有不合格者）。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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