Pandas DataFrame 列の NaN 値を置き換える方法は?

DataFrame 列の NaN 値の置換

pandas DataFrame を使用する場合、NaN (Not a Number) として表される欠損値が発生することがよくあります。これらの値を処理することは、正確なデータ分析を保証し、エラーを防ぐために非常に重要です。この記事では、DataFrame 列の NaN 値を置換する方法に関する包括的なガイドを提供します。

背景

次の DataFrame には、いくつかの NaN 値を含む "Amount" という名前の列が含まれています。

       Date                  Amount
67    2012-09-30 00:00:00   65211
68    2012-09-09 00:00:00   29424
69    2012-09-16 00:00:00   29877
70    2012-09-23 00:00:00   30990
71    2012-09-30 00:00:00   61303
72    2012-09-09 00:00:00   71781
73    2012-09-16 00:00:00     NaN
74    2012-09-23 00:00:00   11072
75    2012-09-30 00:00:00  113702
76    2012-09-09 00:00:00   64731
77    2012-09-16 00:00:00     NaN

DataFrame.fillna() または Series.fillna() を使用する

置き換える最も簡単な方法NaN 値は fillna() メソッドを使用します。欠落したデータを埋めるための値または関数を指定できます。

df['Amount'] = df['Amount'].fillna(0)

これにより、「金額」列のすべての NaN 値が 0 に置き換えられます。

NaN 値を次のように埋める特定の値

NaN 値を特定の値で埋めるには、 use:

df['Amount'].fillna({NaN: 100})

これにより、NaN 値が 100 に置き換えられます。

他の列に基づいて NaN 値を入力する

他の列の値に基づいて NaN 値を入力することもできます:

df['Amount'].fillna(df['Amount'].mean())

これにより、NaN 値が「金額」の平均値で埋められます。コラム

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