Pandas DataFrame의 NaN 값을 열 평균으로 어떻게 바꾸나요?

pandas DataFrame의 NaN 값을 열 평균으로 바꾸는 작업

pandas DataFrame의 NaN 값을 해당 열의 평균으로 채우는 것은 일반적인 작업입니다. 데이터 분석 중. numpy는 배열에 대한 간단한 접근 방식을 제공하지만 pandas DataFrames에는 맞춤형 솔루션이 필요합니다.

접근 방식:

DataFrame의 NaN 값을 열 평균으로 바꾸려면 다음을 사용할 수 있습니다. DataFrame.fillna 메서드:

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

예:

NaN 값이 있는 DataFrame을 고려하세요.

<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>

각 평균 계산 열:

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

마지막으로 NaN 값을 바꿉니다.

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

결과:

<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>

출력에 표시된 대로 , NaN 값은 해당 열의 평균으로 성공적으로 대체되었습니다.

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