루프 없이 Pandas DataFrame의 NaN을 위의 값으로 효율적으로 대체하려면 어떻게 해야 합니까?

Pandas DataFrames에서 루프 없는 NaN 대체

특정 상황에서는 NaN이 포함된 DataFrame 값을 조작해야 합니다. 이 프로세스를 간소화하려면 NaN이 포함된 DataFrame을 위의 동일한 열에서 NaN이 아닌 값으로 바꿔야 하는 시나리오를 고려하세요.

효율적인 솔루션은 Pandas의 fillna 방법에 있습니다. 메소드 매개변수를 'ffill'(정방향 채우기)로 지정하면 NaN이 해당 열에서 가장 가까운 유효한 관측값으로 대체됩니다.

import pandas as pd

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

이 메소드는 "마지막 유효한 관측값을 다음 열로 전파하는 방식으로 작동합니다. 유효한." 이는 시간적 또는 주기적 데이터의 무결성을 보존할 때 특히 유용합니다.

반대 효과를 얻으려면 'bfill' 방법(백필)을 사용할 수 있습니다. DataFrame을 내부 수정하려면 inplace=True 인수를 사용하세요.

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

첫 번째 행은 종종 NaN 없이 기준선 역할을 한다는 점을 기억하세요. 이 접근 방식을 사용하면 NaN 교체 프로세스가 효율적이고 루프가 없어집니다.

위 내용은 루프 없이 Pandas DataFrame의 NaN을 위의 값으로 효율적으로 대체하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!