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(xiě)指定的多列缺失值，就像填寫(xiě)整個(gè)數(shù)組的缺失值一樣，我們需要重新賦值。

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘中缺失值應(yīng)采取何種填充方式？

在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，原始數(shù)據(jù)往往會(huì)丟失，因此在機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理會(huì)占用更多的時(shí)間。

沒(méi)有固定的方法來(lái)處理缺失值。通常，根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫(kù)相對(duì)較大，您可以根據(jù)需要?jiǎng)h除它。當(dāng)然，您還應(yīng)該考慮刪除后原始數(shù)據(jù)集是否會(huì)受到很大影響。

填寫(xiě)數(shù)據(jù)~這是一種常見(jiàn)的處理方法。如何填寫(xiě)數(shù)據(jù)要根據(jù)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)來(lái)判斷。如果缺失的數(shù)據(jù)是數(shù)值數(shù)據(jù)，可以考慮填寫(xiě)整體數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)和模式。如果有時(shí)間序列，可以考慮缺失樣本前后樣本的平均值，即離缺失樣本最近的兩個(gè)樣本的平均值