pandas的dropna方法 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如何排除缺失值？
1. 以下表为例，生物性能中存在缺失值，由于样本量不大，直接剔除缺失值很可能影响最终结果。
2. 我们单击菜单栏中的“转换”和“替换缺少的值”。
3. 将弹出“替换缺少的值”对话框。让我们在右边的框中单击生物学字段。你可以根据个人需要重新命名。
4. 之后，您可以在查看器中看到缺失值的描述和处理方法。
5. 当您返回到SPSS的主界面时，您可以看到一列新的数据。缺失的值已被补充。
如何删除数据缺失的变量？
缺失值处理（1）删除缺失值的观测单元，即删除SPSS数据列表中缺失值的数据行。在SPSS的统计分析程序中，打开op tons按钮，出现missing values列。您可以选择以下选项：按分析排除案例分析估计缺失值有两种方法：一种是根据文献报告的知识和经验估计缺失值，另一种是利用SPSS提供的工具估计缺失值“发布值”列出了五种替代方法：（a）序列平均值：用列的算术平均值代替；（b）邻近点的平均值：用缺失值邻近点的算术平均值代替；（c） 邻近点的中位数：替换为缺失值附近点的中位数；（d）线性插值：替换为缺失值附近点的中位数（E）点的线性趋势：使用线性回归来估计和替换（3）缺失值作为常量，如“0”
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