루프 없이 Pandas DataFrames에서 NaN 값을 효율적으로 대체하려면 어떻게 해야 합니까?

Pandas DataFrame에서 루프 없는 NaN 교체

Pandas DataFrame에서 NaN 값을 교체하는 것은 일반적인 작업일 수 있습니다. 한 가지 접근 방식은 NaN을 그 위에 있는 첫 번째 NaN이 아닌 값으로 반복적으로 바꾸는 것입니다. 그러나 이 방법은 비효율적이며 오류가 발생하기 쉽습니다.

다행히 Pandas는 fillna 방법을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있는 보다 효율적이고 루프 없는 방법을 제공합니다. 메서드를 'ffill'(정방향 채우기)로 지정하면 Pandas는 마지막 유효한 관찰을 다음 유효한 관찰로 전파합니다.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])

df.fillna(method='ffill')

이 결과는 다음 DataFrame이 됩니다.

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  2  3
2  4  2  9

fillna 방법에서는 'bfill'(역방향 채우기)을 사용하여 역방향 채우기(아래부터 채우기)도 가능합니다. 메서드:

df.fillna(method='bfill')

기본적으로 fillna 메서드는 원본 DataFrame을 수정하지 않습니다. 원본 DataFrame을 수정하려면 inplace=True:

df.fillna(method='ffill', inplace=True)

를 지정하세요.

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