الباندا: كيفية استخدام fillna() مع أعمدة محددة

يمكنك استخدام الطرق التالية مع fillna() لاستبدال قيم NaN في أعمدة معينة من pandas DataFrame:

الطريقة الأولى: استخدم fillna() مع عمود محدد

 df[' col1 '] = df[' col1 ']. fillna (0)

الطريقة الثانية: استخدم fillna() مع عدة أعمدة محددة

 df[[' col1 ', ' col2 ']] = df[[' col1 ', ' col2 ']]. fillna (0)

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية استخدام هذه الوظيفة مع الباندا DataFrame التالية:

 import numpy as np
import pandas as pd

#create DataFrame with some NaN values
df = pd. DataFrame ({'rating': [np.nan, 85, np.nan, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],
                   'points': [25, np.nan, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, np.nan, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})

#view DataFrame
df

        rating points assists rebounds
0 NaN 25.0 5.0 11
1 85.0 NaN 7.0 8
2 NaN 14.0 7.0 10
3 88.0 16.0 NaN 6
4 94.0 27.0 5.0 6
5 90.0 20.0 7.0 9
6 76.0 12.0 6.0 6
7 75.0 15.0 9.0 10
8 87.0 14.0 9.0 10
9 86.0 19.0 5.0 7

مثال 1: استخدم fillna() مع عمود محدد

يوضح الكود التالي كيفية استخدام fillna() لاستبدال قيم NaN بالأصفار فقط في عمود “الملاحظة”:

 #replace NaNs with zeros in 'rating' column
df[' rating '] = df[' rating ']. fillna (0)

#view DataFrame
df

	rating points assists rebounds
0 0.0 25.0 5.0 11
1 85.0 NaN 7.0 8
2 0.0 14.0 7.0 10
3 88.0 16.0 NaN 6
4 94.0 27.0 5.0 6
5 90.0 20.0 7.0 9
6 76.0 12.0 6.0 6
7 75.0 15.0 9.0 10
8 87.0 14.0 9.0 10
9 86.0 19.0 5.0 7

لاحظ أنه تم استبدال قيم NaN فقط في عمود “الملاحظة” وتركت جميع الأعمدة الأخرى سليمة.

مثال 2: استخدم fillna () مع عدة أعمدة محددة

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية استخدام fillna() لاستبدال قيم NaN بالأصفار في عمود “الدرجة” و”النقاط”:

 #replace NaNs with zeros in 'rating' and 'points' columns
df[[' rating ', ' points ']] = df[[' rating ', ' points ']]. fillna (0)

#view DataFrame
df

	rating points assists rebounds
0 0.0 25.0 5.0 11
1 85.0 0.0 7.0 8
2 0.0 14.0 7.0 10
3 88.0 16.0 NaN 6
4 94.0 27.0 5.0 6
5 90.0 20.0 7.0 9
6 76.0 12.0 6.0 6
7 75.0 15.0 9.0 10
8 87.0 14.0 9.0 10
9 86.0 19.0 5.0 7

لاحظ أنه تم استبدال قيم NaN في عمود “الدرجة” و”النقاط” لكن الأعمدة الأخرى ظلت سليمة.

ملاحظة : يمكنك العثور على الوثائق الكاملة لوظيفة pandas fillna() هنا .

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ العمليات الشائعة الأخرى في الباندا:

كيفية حساب القيم المفقودة في الباندا
كيفية حذف الصفوف ذات قيم NaN في Pandas
كيفية حذف الصفوف التي تحتوي على قيمة محددة في Pandas