Pandas DataFrame の欠損値を効率的に埋めるにはどうすればよいですか?

DataFrames で欠損値を埋める: 効率的なアプローチ

パンダで不完全なデータセットを操作する場合、多くの場合、欠損値を埋めることが必要になります。各行を反復処理するのは非効率的ですが、fillna は列全体の欠損値を埋めるための便利なソリューションを提供します。

「Cat1」列に欠損値がある次の DataFrame を考えてみましょう:

        Day  Cat1  Cat2
0         1    cat   mouse
1         2    dog   elephant
2         3    cat   giraf
3         4    NaN   ant

To 「Cat2」の値を使用して 4 行目の「Cat1」の欠損値を埋めるには、次のように fillna メソッドを利用できます。

df['Cat1'].fillna(df['Cat2'])

このアプローチは、欠損を埋めるための迅速でメモリ効率の高いソリューションを提供します。大規模なデータセット内の値。 fillna メソッドは別の列を引数として受け取り、一致するインデックスを使用して欠損値を置き換えます。

結果:

        Day  Cat1  Cat2
0         1    cat   mouse
1         2    dog   elephant
2         3    cat   giraf
3         4    ant   ant

この効率的なメソッドを利用してパンダの欠損値を埋めることで、開発者は次のことが可能になります。データの整合性を確保し、データ分析の精度を高めます。

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