「fillna」メソッドを使用して、Pandas DataFrame の NaN 値を列平均に置き換えるにはどうすればよいですか?

Pandas DataFrame で NaN 値を列平均に置き換える

主に実数が入力された DataFrame で欠損データを処理する場合、NaN を置き換えます適切な代替案を備えた価値観が不可欠です。この場合、NaN 値を、NaN 値が存在する列の平均で置き換えようとします。

このニーズに対処するために、pandas は便利なメソッド DataFrame.fillna を提供します。この関数を利用すると、NaN 値を列平均で直接埋めることができます。

<code class="python">df = ...  # Your DataFrame with NaN values

# Calculate the mean of each column
column_means = df.mean()

# Replace NaN values with the column averages
filled_df = df.fillna(column_means)</code>

DataFrame.fillna メソッドは、スカラー、辞書、シリーズなどのさまざまな入力を埋め込み値として受け入れます。この例では、各列の平均を含む系列である column_means を渡します。

プロセスを説明するための例を次に示します:

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [-0.166919, -0.297953, -0.120211, NaN, NaN, -0.788073, -0.916080, -0.887858, 1.948430, 0.019698],
    'B': [0.979728, -0.912674, -0.540679, -2.027325, NaN, NaN, -0.612343, 1.033826, 1.025011, -0.795876],
    'C': [-0.632955, -1.365463, -0.680481, 1.533582, 0.461821, NaN, NaN, NaN, -2.982224, -0.046431]
})

print(df)

# Calculate the mean of each column
column_means = df.mean()

# Replace NaN values with the column averages
filled_df = df.fillna(column_means)

print(filled_df)</code>

出力:

          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

          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

図に示すように、NaN 値は適切な列平均に置き換えられ、完全で一貫性のあるデータフレームが提供されます。

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