Bagaimana untuk Menggantikan Nilai yang Hilang dalam Pandas DataFrames dengan Purata Lajur?

Menggantikan Nilai NaN dengan Purata Lajur dalam Pandas DataFrames

Apabila bekerja dengan panda DataFrames, menghadapi nilai NaN (hilang) adalah perkara biasa. Untuk mengendalikan nilai ini dengan berkesan, adalah penting untuk menggantikannya dengan nilai yang sesuai. Satu cara yang cekap ialah menggantikan nilai NaN dengan purata lajur masing-masing.

Penyelesaian Menggunakan DataFrame.fillna

Tidak seperti pendekatan yang disebut dalam soalan yang dirujuk, panda DataFrames boleh dikendalikan secara berbeza. Kaedah DataFrame.fillna menyediakan penyelesaian yang mudah untuk mengisi nilai NaN:

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

Penjelasan Terperinci:

• Fungsi df.mean() mengira purata setiap lajur dalam DataFrame.
• Kaedah fillna mengambil purata yang dikira dan mengisi nilai NaN dalam setiap lajur dengan purata yang sepadan.

Contoh:

Mari kita pertimbangkan DataFrame berikut:

          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       NaN -2.027325  1.533582
4       NaN       NaN  0.461821
5 -0.788073       NaN       NaN
6 -0.916080 -0.612343       NaN
7 -0.887858  1.033826       NaN
8  1.948430  1.025011 -2.982224
9  0.019698 -0.795876 -0.046431

Selepas menggunakan kaedah fillna dengan purata:

          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

Seperti yang ditunjukkan, nilai NaN telah digantikan dengan purata lajur yang sepadan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menggantikan Nilai yang Hilang dalam Pandas DataFrames dengan Purata Lajur?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!