كيفية ملء قيم na لأعمدة متعددة في pandas

تعد وظيفة pandas fillna () مفيدة لملء القيم المفقودة في أعمدة pandas DataFrame.

يقدم هذا البرنامج التعليمي عدة أمثلة لاستخدام هذه الوظيفة لملء القيم المفقودة لأعمدة متعددة في الباندا DataFrame التالية:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({'team': ['A', np. nan , 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   'points': [25, np. no , 15, np. no , 19, 23, 25, 29],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, np. no , 4],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 25.0 5.0 11
1 NaN NaN 7.0 8
2 B 15.0 7.0 10
3 B NaN 9.0 6
4 B 19.0 12.0 6
5 C 23.0 9.0 5
6 C 25.0 NaN 9
7 C 29.0 4.0 12

مثال 1: املأ القيم المفقودة لجميع الأعمدة

يوضح الكود التالي كيفية ملء القيم المفقودة بصفر لجميع الأعمدة في DataFrame:

 #replace all missing values with zero
df. fillna (value= 0 ,inplace= True )

#view DataFrame
print (df) 

  team points assists rebounds
0 A 25.0 5.0 11
1 0 0.0 7.0 8
2 B 15.0 7.0 10
3 B 0.0 9.0 6
4 B 19.0 12.0 6
5 C 23.0 9.0 5
6 C 25.0 0.0 9
7 C 29.0 4.0 12

مثال 2: املأ القيم المفقودة لأعمدة متعددة

يوضح الكود التالي كيفية ملء القيم المفقودة بصفر فقط للأعمدة النقطية والمساعدية لـ DataFrame:

 #replace missing values in points and assists columns with zero
df[['points', 'assists']] = df[['points', 'assists']]. fillna (value= 0 )

#view DataFrame
print (df) 

  team points assists rebounds
0 A 25.0 5.0 11
1 NaN 0.0 7.0 8
2 B 15.0 7.0 10
3 B 0.0 9.0 6
4 B 19.0 12.0 6
5 C 23.0 9.0 5
6 C 25.0 0.0 9
7 C 29.0 4.0 12

مثال 3: املأ القيم المفقودة من أعمدة متعددة بقيم مختلفة

يوضح الكود التالي كيفية ملء القيم المفقودة في ثلاثة أعمدة مختلفة بثلاث قيم مختلفة:

 #replace missing values in three columns with three different values
df. fillna ({'team': ' Unknown ', 'points': 0 , 'assists': ' zero '}, inplace= True )

#view DataFrame
print (df)

      team points assists rebounds
0 A 25.0 5 11
1 Unknown 0.0 7 8
2 B 15.0 7 10
3 B 0.0 9 6
4 B 19.0 12 6
5 C 23.0 9 5
6 C 25.0 zero 9
7 C 29.0 4 12

لاحظ أنه تم استبدال كل من القيم المفقودة في الأعمدة الثلاثة بقيمة فريدة.