python缺失值处理 fillna 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。

如何把spss中的缺失值替换为0？

1. 首先，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。

数据缺失想要补齐有什么方法，用spss的替换缺失值和缺失值分析完全不会用？

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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