excel缺失数据填补(缺失数据填补方法)

1. 缺失数据填补方法

Excel为什么下拉不能自动填充？

1入一个带有表word文档，这里以WPS文档为例。用鼠标选择需要填充序单。

2、进入工具栏中选择【开始】，找到自动编号的图标按钮。选择一个序号样式，接着点击自定义编号。

3、选择自定义编号是为了将可供选择的序号样式做修改，序号右下角的点需要去掉。进入【自定义编号】之后点击【自定义】。

4、进入【自定义编号】列表，这里只需要在编号格式中，将右下角的点删除，其余的可以不做改动，确定。

5、这时候序号自动插入，如果想要把序号居中单元格对齐，则需要将序号和文字输入起始间距缩小。选中所有序号，再次进入【自定义编号】-【自定义列表】-【自定义】。

6、在【编号之后】选择【无特别标识】。这样序号就自动居中对齐，并且这样设置出来的序号会随着行数的增减，自动重新排序，无需再次手动编辑。

excel 电子表格 条件格式智能填充问题。

格式刷可

EXCEL单元格的常用属性主要有两：内容，格式

内容：包括输入的数值、文本、公式等

格式：设置单元格格式里的全部内容、及条件格式等

格式刷用于快速复制格式，当然对条件格式有效。

另外，条件格式中，公式的常用做法是

1、选择设定区域

2、根据当前单元格（区域中有一个颜色跟其它的不一样，一般为选择时的起始单元格）输入公式（公式中自行判断何处使用$绝对引用）

3、确定前认真检查公式、格式、应用于、为真停止

四个选项即可避免问题

Microsoft Excel 工作表为何不能自动填充 列如：1013042、1013043，不能自动填充

填充操作：

先输入1013042.，再输入1013043，然后选择这两个单元格数据，拉动就可以填充

如不能，可检查单元格格式是否为数值、是否进行了数据筛选等操作

excel电子表格中，为什么数据不能自动填充？

你是不是打开了自动筛选了？

取消自动筛选功能，再试

2. 缺失数据填补方法选择

可以对数据进行滤波处理，或者进行数据插值填补空缺值。

3. 缺失数据填补方法有哪几种

一、变量缺失过多删除

# 缺失值剔除（单个变量）

def missing_delete_var(df,threshold=None):

"""

df:数据集

threshold:缺失率删除的阈值

return :删除缺失后的数据集

"""

df2 = df.copy()

missing_df = missing_cal(df)

missing_col_num = missing_df[missing_df.missing_pct>=threshold].shape[0]

missing_col = list(missing_df[missing_df.missing_pct>=threshold].col)

df2 = df2.drop(missing_col,axis=1)

print('缺失率超过{}的变量个数为{}'.format(threshold,missing_col_num))

return df2

二、样本缺失过多删除

# 缺失值剔除（单个样本）

def missing_delete_user(df,threshold=None):

"""

df:数据集

threshold:缺失个数删除的阈值

return :删除缺失后的数据集

"""

df2 = df.copy()

missing_series = df.isnull().sum(axis=1)

missing_list = list(missing_series)

missing_index_list = []

for i,j in enumerate(missing_list):

if j>=threshold:

missing_index_list.append(i)

df2 = df2[~(df2.index.isin(missing_index_list))]

print('缺失变量个数在{}以上的用户数有{}个'.format(threshold,len(missing_index_list)))

return df2

三、类别型变量缺失值填充

def fillna_cate_var(df,col_list,fill_type=None):

"""

df:数据集

col_list:变量list集合

fill_type: 填充方式：众数/当做一个类别

return :填充后的数据集

"""

df2 = df.copy()

for col in col_list:

if fill_type=='class':

df2[col] = df2[col].fillna('unknown')

if fill_type=='mode':

df2[col] = df2[col].fillna(df2[col].mode()[0])

return df2

四、数值型变量缺失值填充

# 数值型变量的填充

# 针对缺失率在5%以下的变量用中位数填充

# 缺失率在5%--15%的变量用随机森林填充,可先对缺失率较低的变量先用中位数填充，在用没有缺失的样本来对变量作随机森林填充

# 缺失率超过15%的变量建议当做一个类别

def fillna_num_var(df,col_list,fill_type=None,filled_df=None):

"""

df:数据集

col_list:变量list集合

fill_type:填充方式：中位数/随机森林/当做一个类别

filled_df :已填充好的数据集，当填充方式为随机森林时 使用

return:已填充好的数据集

"""

df2 = df.copy()

for col in col_list:

if fill_type=='median':

df2[col] = df2[col].fillna(df2[col].median())

if fill_type=='class':

df2[col] = df2[col].fillna(-999)

if fill_type=='rf':

rf_df = pd.concat([df2[col],filled_df],axis=1)

known = rf_df[rf_df[col].notnull()]

unknown = rf_df[rf_df[col].isnull()]

x_train = known.drop([col],axis=1)

y_train = known[col]

x_pre = unknown.drop([col],axis=1)

rf = RandomForestRegressor(random_state=0)

rf.fit(x_train,y_train)

y_pre = rf.predict(x_pre)

df2.loc[df2[col].isnull(),col] = y_pre

return df2

4. 缺失数据补全方法

如果您以前的号码存储在SIM卡上，您可以直接在移动服务台复制它们。但是如果它存在于手机上，就没有办法了，所以我们只能重新输入一次。

移动大厅里有一个特殊的sim卡读卡器，可以让工作人员在几分钟内将旧卡的所有信息传送给你。

扩展知识

可以按如下方法备份通讯录：

1、进入安卓手机设置，然后选择“账号与同步”，然后进入账户与同步界面后，我们选择“添加账户”，

2、一般安卓手机初期使用已经创建了一个谷歌账户，如果你忘记账号密码，可以重新创建一个(需要手机可以联网状态)，最后选择一个账号进行备份同步通讯录等信息到网络账户即可，

3、完成之后就完成了手机通讯录的备份了，如果哪天手机坏了或者丢了，那么使用新手机添加我们之前创建的账号即可找到之前备份的手机通讯录，选择还原即可。

5. 缺失数据填补方法Excel

要想实现excel 的自动填充功能，则需要要设置好单元格拖放功能和显示粘贴选项按钮，一般excel都是默认的，实现EXCEL表格自动填充的方法如下：　　1、首先打开工具选项，选择“选项”按钮。　　2、打开选择按钮，进入对话框，选择第二栏的编辑选项，然后在“单元格拖放功能”和“显示粘贴选项按钮”前打对勾。　　3、这时就可以使用自动填充功能了，先选择要排序的单元格，鼠标放在右下角，此时鼠标变成一个小十字黑线，拖动鼠标往下拉。　　4、此时就会看到拉下的方格自动按照一定的顺序显示数字，拖动到需要的位置，这时在右下角，就会出现一个自动填充选项，点击自动填充选项，就会出现一个对话框选项，有不同的排序规则，选择好需要的规则，就会自动填充排序了。