Pandas DataFrame 열에서 NaN 값을 바꾸는 방법은 무엇입니까?
DataFrame 열에서 NaN 값 바꾸기
pandas DataFrames로 작업할 때 NaN(숫자가 아님)으로 표시되는 누락된 값을 만나는 것이 일반적입니다. 정확한 데이터 분석을 보장하고 오류를 방지하려면 이러한 값을 처리하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 DataFrame 열의 NaN 값을 바꾸는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.
배경
다음 DataFrame에는 일부 NaN 값이 포함된 "Amount"라는 열이 포함되어 있습니다.
Date Amount 67 2012-09-30 00:00:00 65211 68 2012-09-09 00:00:00 29424 69 2012-09-16 00:00:00 29877 70 2012-09-23 00:00:00 30990 71 2012-09-30 00:00:00 61303 72 2012-09-09 00:00:00 71781 73 2012-09-16 00:00:00 NaN 74 2012-09-23 00:00:00 11072 75 2012-09-30 00:00:00 113702 76 2012-09-09 00:00:00 64731 77 2012-09-16 00:00:00 NaN
DataFrame.fillna() 또는 Series.fillna() 사용
가장 간단한 교체 방법 NaN 값은 fillna() 메서드를 사용하고 있습니다. 누락된 데이터를 채우기 위한 값이나 함수를 지정할 수 있습니다.
df['Amount'] = df['Amount'].fillna(0)
이렇게 하면 "금액" 열의 모든 NaN 값이 0으로 대체됩니다.
NaN 값 채우기 특정 값
NaN 값을 특정 값으로 채우려면 다음을 사용하세요.
df['Amount'].fillna({NaN: 100})
이것은 NaN 값을 100으로 바꿉니다.
다른 열을 기준으로 NaN 값 채우기
다른 열의 값을 기준으로 NaN 값을 채울 수도 있습니다.
df['Amount'].fillna(df['Amount'].mean())
이렇게 하면 NaN 값을 "금액" 열의 평균값으로 채웁니다.
위 내용은 Pandas DataFrame 열에서 NaN 값을 바꾸는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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