数据缺失值的4种处理方法 spss数据中缺失值处理方法？
spss数据中缺失值处理方法？
缺失值处理就是简单的两种处理，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，各种处理方法都可以使用，差别不大
最简单的就是找到三个缺失数据，并删除缺失的案例，即不使用主题。
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，数据集中的数据充满了缺失值
乍一看，这个问题相当尴尬，但其实很多人都遇到过这个问题。
我相信很多人喜欢用“合并单元格”来美化桌子。但是，在以后的数据处理中，总是会遇到各种各样的麻烦，如过滤、数据透视表、填写序号等
此时，必须先取消合并单元格，但这样会产生大量的空白单元格
要解决这个问题，需要用到三个小的操作技巧：
let我讲一下解决以下操作步骤：
①按<ctrl> g选择位置条件；
②在位置条件面板中，选择空值；
③直接输入公式=前一单元格的地址，这里需要注意下一个参考模式；
④按<ctrl>与LTT & GT，所有选定的单元格同时进入公式内容；
下面的完整动画演示：！以上动画示例是根据先前的单元格位置填充空白值。如果您想填写顶部单元格，可以将公式修改为：=C$1，您可以自己尝试
EXCEL如何批量将空白值单元格填充为最上方的值？
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，在该对话框中弹出对话框，选择要填入右侧变量框中的缺失数据（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。
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