如何有效地替換 Pandas DataFrame 中的 NaN 值？

高效替換 Pandas DataFrame 中的 NaN

在資料分析中，空值或 NaN 可能會帶來挑戰。例如，讓我們考慮一個帶有 NaN 的 pandas DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])

為了有效處理這些 NaN，我們尋求一種優雅的解決方案來用邏輯值替換它們。

前向填充方法

一種高效且無循環的方法是使用帶有 ffill 參數的 fillna 方法。此操作向前傳播最後觀察到的值，替換任何後續的 NaN。對於給定的DataFrame，它會導致：

df.fillna(method='ffill')

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  2  3
2  4  2  9

向後填充方法

或者，如果將NaN 替換為同一列中最接近的值，但如果需要向後​​方向，可以使用bfill 參數。此方法向後傳播第一個觀察值，填充 NaN。

就地修改

預設情況下，fillna 方法不會修改原始 DataFrame。若要永久套用更改，請使用 inplace=True。

df.fillna(method='ffill', inplace=True)

此操作直接更新 df，根據指定方法取代所有 NaN。

結論

利用fillna 方法的靈活性，我們可以透過前向和後向填充有效地替換pandas DataFrame 中的NaN技術，確保分析資料乾淨完整。

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