pandas统计每行缺失值个数 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。

python pandas统计某一数据出现多少次？

每个名称的次数。。。。只能遍历一次。首先，创建一个空字典，然后遍历此列：如果名称不在字典中，则将名称添加为键，将值添加为1；如果名称已存在于字典中，则将其值添加为1。最后，这本词典是统计结果。

如何处理统计过程中的数据缺失？

1、最简单的删除方法是删除、删除属性或删除样本。如果样本的大部分属性缺失，且该属性提供的信息有限，则可以使用该维度属性选择放弃；如果样本的大部分属性缺失，则可以选择放弃样本。这种方法虽然简单，但只适用于少部分缺失数据集的情况。2对缺失值的属性进行统计填充，特别是数值型属性，根据所有样本的统计值进行填充，如平均值、中值、模式、最大值、最小值等，具体统计值的选取需要具体分析。此外，如果类别信息可用，还可以执行类别内统计，例如高度。男性和女性的统计数据应该有所不同。三。对于缺少值的属性，所有缺少的值都应填充到用户定义的值中。如何选择自定义值还需要具体分析。当然，如果有类别信息，也可以针对不同的类别统一填写。常用的均匀填充值有：“空”、“0”、“正无穷”、“负无穷”等。预测填充通过预测模型，利用没有缺失值的属性对缺失值进行预测，即先用预测模型对数据进行填充，然后再做进一步的工作，如统计、学习等。虽然这种方法比较复杂，但最终的结果更好。2、 具体分析上述两个具体问题具体分析，为什么具体问题具体分析？由于属性缺失有时并不意味着数据缺失，缺失本身就包含信息，因此需要根据不同应用场景中缺失值可能包含的信息进行合理填充。这里有一些例子来说明如何分析具体问题。不同的人有不同的看法，仅供参考：“年收入”：在商品推荐情景中填写平均值，在信用额度情景中填写最低值；“行为时点”：在模式中填写；“价格”：在商品推荐情景中填写最低值，在信用额度情景中填写平均值商品匹配场景；“人的寿命”：最大值在保险费用估算场景中填写，平均值在人口估算场景中填写；“驾驶年龄”：未填写此项的用户可能没有车，因此填写0更为合理；“本科毕业时间”：未填写此项的用户可能不会上大学，因此为其填写正无穷大更为合理；“婚姻状况”：未填写此项的用户可能对其隐私更为敏感，应单独设置为一个类别，如已婚1、未婚0和未填写-1。

如何处理统计过程中的数据缺失？

删除缺少信息属性值的对象（元组、记录）以获得完整的信息表。该方法简单易行。当属性缺失值较多，且缺失值的删除对象与信息表中的数据量相比非常小时，该方法非常有效。它通常在类标签（假定为分类任务）丢失时使用。

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