Pandas DataFrame の欠損値を列平均で置き換える方法

Pandas DataFrame で NaN 値を列平均に置き換える

pandas DataFrame を使用する場合、NaN (欠損) 値が発生することがよくあります。これらの値を効果的に処理するには、それらを適切な値に置き換えることが重要です。効率的な方法の 1 つは、NaN 値をそれぞれの列の平均に置き換えることです。

DataFrame.fillna を使用した解決策

参照された質問で説明されているアプローチとは異なり、pandas DataFrames別の方法で処理できます。 DataFrame.fillna メソッドは、NaN 値を埋めるための簡単なソリューションを提供します。

<code class="python">df.fillna(df.mean())</code>

詳細な説明:

• df.mean() 関数は、 DataFrame 内の各列の平均。
• fillna メソッドは計算された平均を取得し、各列の NaN 値を対応する平均で埋めます。

例:

次の DataFrame を考えてみましょう:

          A         B         C
0 -0.166919  0.979728 -0.632955
1 -0.297953 -0.912674 -1.365463
2 -0.120211 -0.540679 -0.680481
3       NaN -2.027325  1.533582
4       NaN       NaN  0.461821
5 -0.788073       NaN       NaN
6 -0.916080 -0.612343       NaN
7 -0.887858  1.033826       NaN
8  1.948430  1.025011 -2.982224
9  0.019698 -0.795876 -0.046431

平均を使用して fillna メソッドを適用した後:

          A         B         C
0 -0.166919  0.979728 -0.632955
1 -0.297953 -0.912674 -1.365463
2 -0.120211 -0.540679 -0.680481
3 -0.151121 -2.027325  1.533582
4 -0.151121 -0.231291  0.461821
5 -0.788073 -0.231291 -0.530307
6 -0.916080 -0.612343 -0.530307
7 -0.887858  1.033826 -0.530307
8  1.948430  1.025011 -2.982224
9  0.019698 -0.795876 -0.046431

示されているように、NaN 値は対応する列の平均。

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