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。

机器学习和数据挖掘中缺失值应采取何种填充方式？

在数据挖掘过程中，原始数据往往会丢失，因此在机器学习中数据处理会占用更多的时间。

没有固定的方法来处理缺失值。通常，根据业务需求和数据集本身选择有效的处理方法。通常使用以下方法。

直接删除-如果数据库相对较大，您可以根据需要删除它。当然，您还应该考虑删除后原始数据集是否会受到很大影响。

填写数据~这是一种常见的处理方法。如何填写数据要根据业务和数据来判断。如果缺失的数据是数值数据，可以考虑填写整体数据的均值、中位数和模式。如果有时间序列，可以考虑缺失样本前后样本的平均值，即离缺失样本最近的两个样本的平均值

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