Pandas에서 한 열의 누락된 값을 다른 열의 데이터로 어떻게 채울 수 있나요?

fillna()의 기능을 활용하여 전체 열의 누락된 값 대치

데이터 조작 영역에서는 종종 필요한 경우가 있습니다. 데이터 무결성을 보장하기 위해 누락된 값을 대치합니다. 다목적 데이터 분석 라이브러리인 Pandas는 이 작업을 효율적으로 처리하기 위해 fillna() 메서드를 제공합니다. 그러나 전체 열에 누락된 값을 채우도록 기능을 확장하려면 구체적인 접근 방식이 필요합니다.

한 열의 누락된 값을 다른 열의 해당 값으로 채우려는 이전 시도에는 종종 비효율적인 행별 루프가 포함되었습니다. 성능을 최적화하고 모범 사례를 준수하려면 fillna()를 활용하는 대체 방법이 필수적입니다.

전체 열을 fillna()에 대한 인수로 효과적으로 전달하는 방법은 다음과 같습니다.

import pandas as pd

# Create a DataFrame with missing values
df = pd.DataFrame({'Day': [1, 2, 3, 4],
                   'Cat1': ['cat', 'dog', 'cat', np.nan],
                   'Cat2': ['mouse', 'elephant', 'giraf', 'ant']})

# Fill missing values in Cat1 using values from Cat2
df['Cat1'].fillna(df['Cat2'], inplace=True)

# Display the imputed DataFrame
print(df)

이 코드는 네 번째 행의 'Cat1'에 있는 누락된 값을 'Cat2'의 해당 행에서 추출된 'ant'로 성공적으로 채웁니다. 결과 DataFrame은 완전한 데이터를 표시하여 후속 분석에 대한 유효성을 보장합니다.

열 인수를 허용하는 fillna()의 기능을 활용하면 단일 작업에서 누락된 값을 다른 열의 데이터로 효율적으로 대치할 수 있습니다. 이 접근 방식은 데이터 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 계산 효율성도 최적화하므로 데이터 랭글링 도구 상자에 없어서는 안될 도구가 됩니다.

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