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

python pandas如何對(duì)指定的多列填充缺失值？

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

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

如果我們想改變?cè)瓉?lái)的數(shù)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(gè)數(shù)組的缺失值一樣，我們需要重新賦值。

如何把spss中的缺失值替換為0？

1. 首先，打開(kāi)現(xiàn)有數(shù)據(jù)。

2. 選擇需要替換缺失值的數(shù)據(jù)，這里是一個(gè)數(shù)據(jù)的例子。

3. 打開(kāi)后，可以看到有一個(gè)丟失的數(shù)據(jù)。接下來(lái)，我們將創(chuàng)建一個(gè)新變量來(lái)填充缺少的值。

4. 打開(kāi)轉(zhuǎn)換，找到替換缺少的值，然后單擊以打開(kāi)它。

5. 打開(kāi)后，會(huì)彈出一個(gè)窗口來(lái)替換丟失的值。首先，選擇要替換缺失值的變量，選擇要添加到右側(cè)的白框，然后設(shè)置變量名稱，選擇更改，最后選擇序列平均值，并確認(rèn)。

6. 單擊確定，將彈出一個(gè)日志文件窗口。您可以看到替換缺少的值是否成功。以下值成功。

7. 您可以看到，出現(xiàn)了一個(gè)名為自定義名稱的新變量，填充了缺少的值。

數(shù)據(jù)缺失想要補(bǔ)齊有什么方法，用spss的替換缺失值和缺失值分析完全不會(huì)用？

如果缺失值只占數(shù)據(jù)的5%以下，那么缺失值對(duì)數(shù)據(jù)的影響很小，各種缺失處理方法也沒(méi)有什么區(qū)別。最好是簡(jiǎn)單處理，比如填寫均值，或者直接刪除缺失的案例，但是均值填寫不能利用缺失數(shù)據(jù)中可能包含的有效信息，刪除案例可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)效益影響的不確定性（例如，在績(jī)效考核中，不合格者沒(méi)有成績(jī)，形成缺憾，刪除缺憾會(huì)使數(shù)據(jù)缺乏代表性，只有合格者，沒(méi)有不合格者）。與均值插補(bǔ)法相比，回歸插補(bǔ)法更準(zhǔn)確（僅限于缺失值不多的情況，否則回歸會(huì)產(chǎn)生偏估計(jì)）。如果存在大量缺失值，建議使用EM算法。通過(guò)模擬研究，許多研究者表明，這種插補(bǔ)方法可以得到最準(zhǔn)確的結(jié)果。其操作是在SPSS菜單中選擇“分析缺失值分析”，彈出對(duì)話框，在右邊的變量框中選擇要填充的缺失數(shù)據(jù)（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(shù)據(jù)保存為新的數(shù)據(jù)集