Comment remplacer efficacement les valeurs NaN dans les DataFrames Pandas ?

Remplacer les valeurs NaN dans les colonnes de dataframe

Lorsque vous travaillez avec des Pandas Dataframes, vous rencontrez des données manquantes ou invalides représentées par NaN (Not-a-Number ) les valeurs peuvent constituer un défi commun. Ces valeurs peuvent gêner le traitement et l’analyse des données. Pour résoudre ce problème, nous pouvons utiliser diverses méthodes pour remplacer ces valeurs NaN.

Une solution efficace consiste à utiliser la méthode DataFrame.fillna() ou Series.fillna(). Cette méthode fournit un moyen simple et direct de remplir les valeurs manquantes avec une valeur spécifiée. Par exemple :

df = df.fillna(0)

Dans cet exemple, toutes les valeurs NaN dans la trame de données 'df' seront remplacées par 0. Si vous le souhaitez, vous pouvez également spécifier la valeur de remplacement par colonne :

df[1] = df[1].fillna(0)

Vous pouvez également utiliser la fonctionnalité spécifique aux colonnes :

df = df.fillna({1: 0})

Autres approches pour remplacer les valeurs NaN include :

• Utilisation de la méthode .replace : Cette méthode vous permet de remplacer NaN par une valeur spécifique ou une autre valeur de colonne.
• Conversion de NaN vers un type de données différent : Vous pouvez convertir NaN à un type de données différent, tel que float ou integer, avant d'appliquer des fonctions.
• Utilisation de l'attribut .sparse : cet attribut vous permet de manipuler des données clairsemées, qui incluent des valeurs NaN.

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