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(xiàn)，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。

python pandas統(tǒng)計某一數據出現(xiàn)多少次？

每個名稱的次數。。。。只能遍歷一次。首先，創(chuàng)建一個空字典，然后遍歷此列：如果名稱不在字典中，則將名稱添加為鍵，將值添加為1；如果名稱已存在于字典中，則將其值添加為1。最后，這本詞典是統(tǒng)計結果。

如何處理統(tǒng)計過程中的數據缺失？

1、最簡單的刪除方法是刪除、刪除屬性或刪除樣本。如果樣本的大部分屬性缺失，且該屬性提供的信息有限，則可以使用該維度屬性選擇放棄；如果樣本的大部分屬性缺失，則可以選擇放棄樣本。這種方法雖然簡單，但只適用于少部分缺失數據集的情況。2對缺失值的屬性進行統(tǒng)計填充，特別是數值型屬性，根據所有樣本的統(tǒng)計值進行填充，如平均值、中值、模式、最大值、最小值等，具體統(tǒng)計值的選取需要具體分析。此外，如果類別信息可用，還可以執(zhí)行類別內統(tǒng)計，例如高度。男性和女性的統(tǒng)計數據應該有所不同。三。對于缺少值的屬性，所有缺少的值都應填充到用戶定義的值中。如何選擇自定義值還需要具體分析。當然，如果有類別信息，也可以針對不同的類別統(tǒng)一填寫。常用的均勻填充值有：“空”、“0”、“正無窮”、“負無窮”等。預測填充通過預測模型，利用沒有缺失值的屬性對缺失值進行預測，即先用預測模型對數據進行填充，然后再做進一步的工作，如統(tǒng)計、學習等。雖然這種方法比較復雜，但最終的結果更好。2、 具體分析上述兩個具體問題具體分析，為什么具體問題具體分析？由于屬性缺失有時并不意味著數據缺失，缺失本身就包含信息，因此需要根據不同應用場景中缺失值可能包含的信息進行合理填充。這里有一些例子來說明如何分析具體問題。不同的人有不同的看法，僅供參考：“年收入”：在商品推薦情景中填寫平均值，在信用額度情景中填寫最低值；“行為時點”：在模式中填寫；“價格”：在商品推薦情景中填寫最低值，在信用額度情景中填寫平均值商品匹配場景；“人的壽命”：最大值在保險費用估算場景中填寫，平均值在人口估算場景中填寫；“駕駛年齡”：未填寫此項的用戶可能沒有車，因此填寫0更為合理；“本科畢業(yè)時間”：未填寫此項的用戶可能不會上大學，因此為其填寫正無窮大更為合理；“婚姻狀況”：未填寫此項的用戶可能對其隱私更為敏感，應單獨設置為一個類別，如已婚1、未婚0和未填寫-1。

如何處理統(tǒng)計過程中的數據缺失？

刪除缺少信息屬性值的對象（元組、記錄）以獲得完整的信息表。該方法簡單易行。當屬性缺失值較多，且缺失值的刪除對象與信息表中的數據量相比非常小時，該方法非常有效。它通常在類標簽（假定為分類任務）丟失時使用。