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，我们可以使用pandas库中的fillna()函数和dropna()函数来实现这些操作。具体来说，对于缺失值数量排名第8的列，我们可以使用前向填充法进行填充，需要注意的是，该方法只能用于数值型数据；对于缺失值数量排名第17的列，我们可以使用该列的均值进行填充，同样需要注意该列的数据类型；对于缺失值数量排名第19的列，我们可以使用dropna()函数删除该列的缺失值所在行。

下面是具体的代码实现过程：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('house_saleprice.csv')

# 对缺失值数量排名第8的列进行前向填充法填充
df.iloc[:, 7] = df.iloc[:, 7].fillna(method='ffill')

# 对缺失值数量排名第17的列进行均值填充
df.iloc[:, 16] = df.iloc[:, 16].fillna(df.iloc[:, 16].mean())

# 对缺失值数量排名第19的列进行删除
df = df.dropna(subset=[df.columns[18]])

# 将填充和删除后的结果更新到原数据
df.to_csv('house_saleprice.csv', index=False)

其中，fillna()函数的method参数表示填充方法，'ffill'表示前向填充法，mean()函数表示求该列的均值；dropna()函数的subset参数表示删除缺失值所在的列。

希望这个回答能够帮到你！