Wie kann man fehlende Werte in Pandas-DataFrames effizient füllen?

Fehlende Werte in DataFrames füllen: Effizienter Ansatz

In Pandas ist es bei der Arbeit mit unvollständigen Datensätzen oft notwendig, fehlende Werte zu ergänzen. Während das Durchlaufen jeder Zeile ineffizient ist, bietet fillna eine praktische Lösung zum Füllen fehlender Werte über Spalten hinweg.

Betrachten Sie den folgenden DataFrame mit fehlenden Werten in der Spalte „Cat1“:

        Day  Cat1  Cat2
0         1    cat   mouse
1         2    dog   elephant
2         3    cat   giraf
3         4    NaN   ant

To Wenn wir den fehlenden Wert in „Cat1“ für die vierte Zeile mit Werten aus „Cat2“ füllen, können wir die Fillna-Methode wie folgt verwenden:

df['Cat1'].fillna(df['Cat2'])

Dieser Ansatz bietet eine schnelle und speichereffiziente Lösung zum Auffüllen fehlender Werte Werte in großen Datensätzen. Die Fillna-Methode verwendet eine andere Spalte als Argument und verwendet passende Indizes, um fehlende Werte zu ersetzen.

Das Ergebnis:

        Day  Cat1  Cat2
0         1    cat   mouse
1         2    dog   elephant
2         3    cat   giraf
3         4    ant   ant

Durch die Verwendung dieser effizienten Methode können Entwickler fehlende Werte in Pandas füllen stellen Sie die Datenintegrität sicher und verbessern Sie die Genauigkeit ihrer Datenanalyse.

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