数据预处理的方法 python pandas如何对指定的多列填充缺失值？

python pandas如何对指定的多列填充缺失值？ 熊猫.DataFrame.fillna（）函数用于填充数组中的Nan值，但此方法不会更改原始数组，而是返回一个新数组。下面是一个示例演示：我们可

python pandas如何对指定的多列填充缺失值？

熊猫.DataFrame.fillna（）函数用于填充数组中的Nan值，但此方法不会更改原始数组，而是返回一个新数组。下面是一个示例演示：

我们可以发现，在用fillna方法填充缺少的值之后，将返回一个填充的数组，但原始数组没有更改。

如果我们想改变原来的数组，我们需要重新赋值

填写指定的多列缺失值，就像填写整个数组的缺失值一样，我们需要重新赋值。

用python将文本中的数据读取，统计某个区间的个数，并将区间与个数存放在另一个文本里，这个要怎样实现？

代码如下：

#从文件加载数据

定义加载Š数字（文件）：

数字=[

]打开（文件，“r”）为f:

对于f.readlines（）中的行：数字.附加（int（line））

返回数字

如果｜name｜name｜==“｜main｜”：

｜来自文件数据.txt加载数值

数值=加载数值（） 数据.txt“”

#区间下限

min=10

#区间上限

max=30

#统计区间数

CNT=0

数值形式的Val:

#如果不包括上下限，删除=符号

如果Val>=min和Val

CNT=CNT 1

#将结果保存到文件中结果.txt打开（“结果.txt“，”w“）作为f:

f.写入（”[%d，%d]，%d”%（最小值，最大值，CNT））

打印（”完成。“）

试试熊猫，一个基于numpy的python工具箱，专门用于数据分析。

它可以完成：

等等，功能非常强大。玩机器学习，数据挖掘很有必要。