Comment puis-je utiliser Pandas `fillna()` pour remplir les valeurs manquantes avec les valeurs correspondantes d'une autre colonne ?

Passer des colonnes comme arguments aux Pandas fillna()

Dans les pandas, la méthode fillna() est couramment utilisée pour remplacer les valeurs manquantes dans un colonne donnée avec une valeur spécifiée ou une valeur calculée. Cependant, il est possible d'aller au-delà de la simple substitution de valeur et d'utiliser les valeurs d'une autre colonne entière comme valeurs de remplissage.

Problème :

Envisagez un scénario dans lequel vous avez un ensemble de données avec des valeurs manquantes dans une colonne, mais vous souhaitez remplir ces valeurs avec les valeurs correspondantes d'une autre colonne. Parcourir manuellement chaque ligne est considéré comme inefficace, c'est pourquoi une solution plus élégante est recherchée.

Solution :

La méthode fillna() prend en charge la fonctionnalité de transmission d'une colonne entière comme argument pour servir de valeurs de remplissage. Cela vous permet d'effectuer l'opération en une seule étape, en tirant parti des opérations vectorisées des pandas pour plus d'efficacité.

In [17]: df['Cat1'].fillna(df['Cat2'])
Out[17]:
0    cat
1    dog
2    cat
3    ant
Name: Cat1, dtype: object

Dans cet exemple, la colonne « Cat2 » est fournie comme paramètre de remplissage. fillna() utilise ensuite les valeurs correspondantes dans « Cat2 » pour remplir les valeurs manquantes dans « Cat1 » où les indices de ligne correspondent.

Cette approche fournit un moyen pratique et efficace de remplir les valeurs manquantes en fonction des données associées de une autre colonne dans votre ensemble de données.

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