3、 对缺失值数量排第8的列的缺失值按前向填充法进行填充，并将填充结果更新到原数据；对缺失值数量排第17的列的缺失值按该列的均值进行填充，并将填充结果更新到原数据；对缺失值数量排第19的列的缺失值所在行进行删除，并将填充结果更新到原数据。

好的，这是一个数据处理的任务。根据你的描述，我假设你已经有了一个数据集，并且该数据集中存在缺失值。下面是对该数据集进行填充和删除的步骤：

1. 找到缺失值数量排第8的列，并使用前向填充法进行填充。前向填充法是指用该列中最后一个非缺失值填充该列中的缺失值。具体实现可以使用pandas库中的fillna方法：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 找到缺失值数量排第8的列
col_8 = df.columns[7]

# 使用前向填充法进行填充
df[col_8] = df[col_8].fillna(method='ffill')

# 将填充结果更新到原数据
df.to_csv('data.csv', index=False)

2. 找到缺失值数量排第17的列，并使用该列的均值进行填充。具体实现可以使用pandas库中的fillna方法：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 找到缺失值数量排第17的列
col_17 = df.columns[16]

# 使用该列的均值进行填充
mean_val = df[col_17].mean()
df[col_17] = df[col_17].fillna(mean_val)

# 将填充结果更新到原数据
df.to_csv('data.csv', index=False)

3. 找到缺失值数量排第19的列，并删除该列中存在缺失值的行。具体实现可以使用pandas库中的dropna方法：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 找到缺失值数量排第19的列
col_19 = df.columns[18]

# 删除该列中存在缺失值的行
df = df.dropna(subset=[col_19])

# 将填充结果更新到原数据
df.to_csv('data.csv', index=False)

这些步骤将会按照要求对缺失值进行填充和删除，并将结果更新到原数据集中。