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。

spss數(shù)據(jù)中缺失值處理方法？

缺失值處理簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是兩種處理，一種是刪除缺失，另一種是填充缺失

當(dāng)缺失值只占總樣本量的很小比例時(shí)，可以使用各種處理方法，差別不大

最簡(jiǎn)單的就是找到三個(gè)缺失的數(shù)據(jù)，并刪除缺失的案例，即不使用被試。

第二種方法是多用人，均值填充法，在SPSS菜單中選擇：Transform replace missing value，The missing variables into The right analysis box，默認(rèn)方法是均值填充法，OK

第三種方法比均值填充法好一點(diǎn)，在SPSS菜單中選擇：分析-缺失值分析，將缺失變量放入右邊的框中，注意類別變量和數(shù)量變量之間的差異。在估計(jì)方法中，給出了四種方法。前兩種是刪除法，后兩種是填充法。推薦的最佳方法是em。選中em復(fù)選框后，底部的em按鈕將從灰色變?yōu)楹谏?。單擊此按鈕，選中保存完成的數(shù)據(jù)復(fù)選框，然后命名新數(shù)據(jù)。確定后，SPSS會(huì)生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)是缺失值填充

缺失值處理簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是兩種處理，一種是刪除，另一種是填充缺失。當(dāng)缺失值只占總樣本量的一小部分時(shí)，可以采用各種處理方法，差別不大。最簡(jiǎn)單的方法是找到三個(gè)缺失的數(shù)據(jù)，并刪除缺失的案例，即不使用被試。第二種方法是多用人，平均填充法。在SPSS菜單中，選擇：Transform replace missing values，并將缺少值的變量選擇到右側(cè)的分析框中。默認(rèn)方法是平均填充，好的。第三種方法略優(yōu)于平均填充法。在SPSS菜單中，選擇：分析-缺失值分析，將缺失值的變量選擇到右側(cè)的分析框中，分析人員：注意類別變量和數(shù)量變量之間的差異。在估計(jì)方法中，給出了四種方法。前兩種是刪除法，后兩種是填充法。推薦的最佳方法是em。選中em復(fù)選框后，底部的em按鈕將從灰色變?yōu)楹谏?。單擊此按鈕，選中保存完整數(shù)據(jù)復(fù)選框，然后命名新數(shù)據(jù)。確定后，SPSS將生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)，沒(méi)有名為configparser的模塊是由設(shè)置錯(cuò)誤引起的。解決方案如下：

1。根據(jù)提示，python缺少rar模塊。在這種情況下，您應(yīng)該首先從py官方網(wǎng)站下載rarfile壓縮包，例如：rarfile-3.1焦油.gz，如下圖所示。

2. 首先，運(yùn)行--CMD，如下圖所示。

3. 然后打開(kāi)rarfile的路徑，如：CD C:usersadministratordesktopPythonrarfile-3.1，如下圖所示。

4. 然后，鍵入：Python設(shè)置.pyInstall enter安裝RAR模塊，如下圖所示。

5. 然后，如圖所示完成安裝。如果在此步驟中報(bào)告錯(cuò)誤，則可能未安裝python或未配置python環(huán)境，如下圖所示。

6. 最后，再次打開(kāi)CMD，首先輸入Python，然后輸入import-rarfile。不報(bào)錯(cuò)，模塊安裝成功，如下圖所示。