Nutzung der Leistungsfähigkeit von fillna(), um fehlende Werte einer gesamten Spalte zuzurechnen
Im Bereich der Datenmanipulation ist dies oft notwendig fehlende Werte zu imputieren, um die Datenintegrität sicherzustellen. Pandas, eine vielseitige Datenanalysebibliothek, bietet die Methode fillna(), um diese Aufgabe effizient zu bewältigen. Die Erweiterung der Funktionalität zum Füllen fehlender Werte mit einer gesamten Spalte erfordert jedoch einen bestimmten Ansatz.
Frühere Versuche, fehlende Werte in einer Spalte mit entsprechenden Werten aus einer anderen Spalte zu füllen, beinhalteten oft ineffiziente zeilenweise Schleifen. Um die Leistung zu optimieren und Best Practices einzuhalten, ist eine alternative Methode, die fillna() nutzt, unerlässlich.
So übergeben Sie effektiv eine ganze Spalte als Argument an fillna():
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)Dieser Code füllt den fehlenden Wert in „Cat1“ in der vierten Zeile erfolgreich mit „ant“ aus, extrahiert aus der entsprechenden Zeile in „Cat2“. Der resultierende DataFrame zeigt vollständige Daten an und stellt so seine Gültigkeit für die nachfolgende Analyse sicher.
Durch die Nutzung der Fähigkeit von fillna(), Spaltenargumente zu akzeptieren, können Sie fehlende Werte in einem einzigen Vorgang effizient mit Daten aus einer anderen Spalte imputieren. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Datenqualität, sondern optimiert auch die Recheneffizienz, was ihn zu einem unverzichtbaren Werkzeug in Ihrem Datenverarbeitungs-Werkzeugkasten macht.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich fehlende Werte in einer Spalte mit Daten aus einer anderen Spalte in Pandas füllen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
