'fillna' 메서드를 사용하여 Pandas DataFrame의 NaN 값을 열 평균으로 어떻게 바꾸나요?

Pandas DataFrame에서 NaN 값을 열 평균으로 바꾸기

주로 실수로 채워진 DataFrame에서 누락된 데이터를 처리할 때 NaN을 바꿉니다. 적절한 대안이 있는 가치가 필수적입니다. 이 경우 NaN 값을 해당 값이 있는 열의 평균으로 바꾸려고 합니다.

이러한 요구를 해결하기 위해 pandas는 DataFrame.fillna라는 편리한 방법을 제공합니다. 이 함수를 활용하면 NaN 값을 열 평균으로 직접 채울 수 있습니다.

<code class="python">df = ...  # Your DataFrame with NaN values

# Calculate the mean of each column
column_means = df.mean()

# Replace NaN values with the column averages
filled_df = df.fillna(column_means)</code>

DataFrame.fillna 메서드는 스칼라, 사전 또는 시리즈를 포함한 다양한 입력을 채우기 값으로 허용합니다. 이 경우 각 열의 평균을 포함하는 시리즈인 column_means를 전달합니다.

다음은 프로세스를 설명하는 예입니다.

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [-0.166919, -0.297953, -0.120211, NaN, NaN, -0.788073, -0.916080, -0.887858, 1.948430, 0.019698],
    'B': [0.979728, -0.912674, -0.540679, -2.027325, NaN, NaN, -0.612343, 1.033826, 1.025011, -0.795876],
    'C': [-0.632955, -1.365463, -0.680481, 1.533582, 0.461821, NaN, NaN, NaN, -2.982224, -0.046431]
})

print(df)

# Calculate the mean of each column
column_means = df.mean()

# Replace NaN values with the column averages
filled_df = df.fillna(column_means)

print(filled_df)</code>

출력:

          A         B         C
0 -0.166919  0.979728 -0.632955
1 -0.297953 -0.912674 -1.365463
2 -0.120211 -0.540679 -0.680481
3       NaN -2.027325  1.533582
4       NaN       NaN  0.461821
5 -0.788073       NaN       NaN
6 -0.916080 -0.612343       NaN
7 -0.887858  1.033826       NaN
8  1.948430  1.025011 -2.982224
9  0.019698 -0.795876 -0.046431

          A         B         C
0 -0.166919  0.979728 -0.632955
1 -0.297953 -0.912674 -1.365463
2 -0.120211 -0.540679 -0.680481
3 -0.151121 -2.027325  1.533582
4 -0.151121 -0.231291  0.461821
5 -0.788073 -0.231291 -0.530307
6 -0.916080 -0.612343 -0.530307
7 -0.887858  1.033826 -0.530307
8  1.948430  1.025011 -2.982224
9  0.019698 -0.795876 -0.046431

그림과 같이 NaN 값이 적절한 열 평균으로 대체되어 완전하고 일관된 DataFrame을 제공합니다.

위 내용은 'fillna' 메서드를 사용하여 Pandas DataFrame의 NaN 값을 열 평균으로 어떻게 바꾸나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!