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?

パンダ データフレームの NaN 値を列平均で置き換える

パンダ データフレームの NaN 値を対応する列の平均で埋めるのは一般的なタスクですデータ分析において。 numpy は配列に対して直接的なアプローチを提供しますが、pandas DataFrame にはカスタマイズされたソリューションが必要です。

アプローチ:

DataFrame 内の NaN 値を列平均に置き換えるには、次を使用できます。 DataFrame.fillna メソッド:

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

例:

NaN 値を持つ DataFrame を考えます:

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

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

それぞれの平均の計算列:

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

そして最後に、NaN 値を置き換えます:

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

結果:

<code class="python">print(df_filled)

          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</code>

出力に示されているように、NaN 値はそれぞれの列の平均に正常に置き換えられます。

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