python pandas如何對指定的多列填充缺失值？ 熊貓.DataFrame.fillna（）函數用于填充數組中的Nan值，但此方法不會更改原始數組，而是返回一個新數組。下面是一個示例演示：我們可

python pandas如何對指定的多列填充缺失值？

熊貓.DataFrame.fillna（）函數用于填充數組中的Nan值，但此方法不會更改原始數組，而是返回一個新數組。下面是一個示例演示：

我們可以發(fā)現，在用fillna方法填充缺少的值之后，將返回一個填充的數組，但原始數組沒有更改。

如果我們想改變原來的數組，我們需要重新賦值

填寫指定的多列缺失值，就像填寫整個數組的缺失值一樣，我們需要重新賦值。

EXCEL查找并填充缺失數值？

Match函數可以找到指定值在數組中的位置

address可以根據行號和列號返回單元格地址

indirect可以根據文本引用單元格，替換C1中從頂部獲得的1，并將其組合成C:C，然后在外部設置一個和，得到C的和columns

公式：

=sum（indirect（replacement）（address（1，match）（“streaky pork”，A1:D1，0），4）在數據挖掘過程中，原始數據往往會丟失，因此數據處理在機器學習中會占用更多的時間。

沒有固定的方法來處理缺失值。通常，根據業(yè)務需求和數據集本身選擇有效的處理方法。通常使用以下方法。

直接刪除-如果數據庫相對較大，您可以根據需要刪除它。當然，您還應該考慮刪除后原始數據集是否會受到很大影響。

填寫數據~這是一種常見的處理方法。如何填寫數據要根據業(yè)務和數據來判斷。如果缺失的數據是數值數據，可以考慮填寫整體數據的均值、中位數和模式。如果有時間序列，可以考慮缺失樣本前后樣本的平均值，也就是離缺失樣本最近的兩個樣本的平均值

如果缺失值只占數據的5%以下，那么缺失值對數據的影響很小，各個樣本之間的差異也很小缺少處理方法。最好是簡單的處理，比如填充均值，或者直接刪除缺失的案例，但是均值填充不能利用缺失數據中可能包含的有效信息，刪除案例可能會對數據結構的健全造成不利影響（例如，績效考核時，不合格的人沒有結果，形成缺項，因此刪除缺項會使數據缺乏代表性，只有合格的人，沒有不合格的人）。與均值插補法相比，回歸插補法更準確（僅限于缺失值不多的情況，否則回歸會產生偏估計）。如果存在大量缺失值，建議使用EM算法。通過模擬研究，許多研究者表明，這種插補方法可以得到最準確的結果。其操作是在SPSS菜單中選擇“分析缺失值分析”，彈出對話框，在右邊的變量框中選擇要填充的缺失數據（注意變量類型），在估算方法中選擇em，然后單擊em，將填充的數據保存為新的數據集