Pandas DataFrame 열에서 NaN 값을 바꾸는 방법은 무엇입니까?

DataFrame 열에서 NaN 값 바꾸기

pandas DataFrames로 작업할 때 NaN(숫자가 아님)으로 표시되는 누락된 값을 만나는 것이 일반적입니다. 정확한 데이터 분석을 보장하고 오류를 방지하려면 이러한 값을 처리하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 DataFrame 열의 NaN 값을 바꾸는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

배경

다음 DataFrame에는 일부 NaN 값이 포함된 "Amount"라는 열이 포함되어 있습니다.

       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() 또는 Series.fillna() 사용

가장 간단한 교체 방법 NaN 값은 fillna() 메서드를 사용하고 있습니다. 누락된 데이터를 채우기 위한 값이나 함수를 지정할 수 있습니다.

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

이렇게 하면 "금액" 열의 모든 NaN 값이 0으로 대체됩니다.

NaN 값 채우기 특정 값

NaN 값을 특정 값으로 채우려면 다음을 사용하세요.

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

이것은 NaN 값을 100으로 바꿉니다.

다른 열을 기준으로 NaN 값 채우기

다른 열의 값을 기준으로 NaN 값을 채울 수도 있습니다.

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

이렇게 하면 NaN 값을 "금액" 열의 평균값으로 채웁니다.

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