Pandas DataFrames에서 NaN 값을 효과적으로 바꾸는 방법은 무엇입니까?

데이터 프레임 열의 NaN 값 바꾸기

Pandas Dataframes로 작업할 때 NaN(Not-a-Number)으로 표시되는 누락되거나 잘못된 데이터가 발생합니다. ) 가치는 일반적인 도전이 될 수 있습니다. 이러한 값은 데이터 처리 및 분석을 방해할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 방법을 활용하여 이러한 NaN 값을 바꿀 수 있습니다.

효과적인 솔루션 중 하나는 DataFrame.fillna() 또는 Series.fillna() 메서드를 사용하는 것입니다. 이 방법은 누락된 값을 지정된 값으로 채우는 간단하고 직접적인 방법을 제공합니다. 예:

df = df.fillna(0)

이 예에서는 'df' 데이터 프레임의 모든 NaN 값이 0으로 대체됩니다. 원하는 경우 대체 값을 열 단위로 지정할 수도 있습니다.

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

또는 열별 기능을 사용할 수 있습니다.

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

NaN 값을 대체하는 다른 접근 방식 include:

• .replace 메서드 사용: 이 메서드를 사용하면 NaN을 특정 값이나 다른 열 값으로 바꿀 수 있습니다.
• NaN을 다른 데이터 유형으로 변환: 변환할 수 있습니다. 함수를 적용하기 전에 부동 소수점 또는 정수와 같은 다른 데이터 유형에 NaN을 적용합니다.
• .sparse 속성 사용: 이 속성을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다. NaN 값을 포함하는 희소 데이터를 조작합니다.

위 내용은 Pandas DataFrames에서 NaN 값을 효과적으로 바꾸는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!