데이터 프레임 열에서 NaN 값 대체
데이터 프레임 열에서 NaN(Not-a-Number) 값이 발견되면 오류가 발생할 수 있습니다. 기능을 적용합니다. 이 문제를 해결하기 위해 Pandas는 DataFrame.fillna() 또는 Series.fillna()를 사용하는 편리한 솔루션을 제공합니다.
예:
"금액" 열에 NaN 값이 있는 Pandas Dataframe을 고려해보세요. :
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "itm": [420, 421, 421, 421, 421, 485, 485, 485, 485, 489, 489], "Date": ['2012-09-30', '2012-09-09', '2012-09-16', '2012-09-23', '2012-09-09', '2012-09-16', '2012-09-23', '2012-09-30', '2012-09-09', '2012-09-16'], "Amount": [65211, 29424, 29877, 30990, 61303, 71781, np.nan, 11072, 113702, 64731, np.nan] })
"금액" 열의 NaN 값을 특정 값으로 바꾸려면 다음을 사용하세요. fillna():
df["Amount"] = df["Amount"].fillna(0)
또는 특정 열에 대해 원하는 대체 값이 포함된 사전을 전달할 수 있습니다.
df = df.fillna({ "Amount": 0 })
이렇게 하면 "금액" 열의 모든 NaN 값이 대체됩니다. NaN 값을 다른 값으로 바꾸려면 사전에서 원하는 대체 값을 지정하기만 하면 됩니다.
위 내용은 Pandas DataFrame 열에서 NaN 값을 어떻게 바꿀 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!