pandas填充缺失数据 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。

机器学习和数据挖掘中缺失值应采取何种填充方式？

在数据挖掘过程中，原始数据往往会丢失，因此在机器学习中数据处理会占用更多的时间。

没有固定的方法来处理缺失值。通常，根据业务需求和数据集本身选择有效的处理方法。通常使用以下方法。

直接删除-如果数据库相对较大，您可以根据需要删除它。当然，您还应该考虑删除后原始数据集是否会受到很大影响。

填写数据~这是一种常见的处理方法。如何填写数据要根据业务和数据来判断。如果缺失的数据是数值数据，可以考虑填写整体数据的均值、中位数和模式。如果有时间序列，可以考虑缺失样本前后样本的平均值，即离缺失样本最近的两个样本的平均值

evi-EWS可以使用SPSS数据，将缺失值，即时输出。也可以用回归分析来填充。Eviews是计量经济学观点（econometrics views）的缩写，字面意思是计量经济学观察（econometric observation），通常称为计量经济学软件包。其初衷是用计量经济学的方法和技术“观察”社会经济关系和经济活动的数量规律。另外，Eviews也是美国QMS公司开发的一个工具，专门在windows下进行数据分析、回归分析和预测。利用Eviews，我们可以快速地从数据中找到统计关系，并利用这种关系来预测数据的未来价值。Eviews的应用包括：数据分析和科学实验评估、财务分析、宏观经济预测、模拟、销售预测和成本分析。