{"id":1359,"date":"2023-07-26T17:12:24","date_gmt":"2023-07-26T17:12:24","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/fillna-mehrspaltige-pandas\/"},"modified":"2023-07-26T17:12:24","modified_gmt":"2023-07-26T17:12:24","slug":"fillna-mehrspaltige-pandas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/fillna-mehrspaltige-pandas\/","title":{"rendered":"So f\u00fcllen sie na-werte f\u00fcr mehrere spalten in pandas"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Die Funktion pandas <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/reference\/api\/pandas.DataFrame.fillna.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">fillna()<\/a> ist n\u00fctzlich, um fehlende Werte in den Spalten eines pandas DataFrame zu f\u00fcllen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial bietet mehrere Beispiele f\u00fcr die Verwendung dieser Funktion zum Ausf\u00fcllen fehlender Werte f\u00fcr mehrere Spalten im folgenden Pandas-DataFrame:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> pd\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame\n<span style=\"color: #000000;\">df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({'team': ['A', np. <span style=\"color: #3366ff;\">nan<\/span> , 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],\n                   'points': [25, np. <span style=\"color: #3366ff;\">no<\/span> , 15, np. <span style=\"color: #3366ff;\">no<\/span> , 19, 23, 25, 29],\n                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, np. <span style=\"color: #3366ff;\">no<\/span> , 4],\n                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})<\/span>\n\n#view DataFrame\n<span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #993300;\">print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 25.0 5.0 11\n1 NaN NaN 7.0 8\n2 B 15.0 7.0 10\n3 B NaN 9.0 6\n4 B 19.0 12.0 6\n5 C 23.0 9.0 5\n6 C 25.0 NaN 9\n7 C 29.0 4.0 12<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: F\u00fcllen Sie die fehlenden Werte aller Spalten aus<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie fehlende Werte f\u00fcr <em>alle<\/em> Spalten im DataFrame mit einer Null gef\u00fcllt werden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#replace all missing values with zero<\/span>\ndf. <span style=\"color: #3366ff;\">fillna<\/span> (value= <span style=\"color: #008000;\">0<\/span> ,inplace= <span style=\"color: #008000;\">True<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #993300;\">print<\/span> (df) \n\n  team points assists rebounds\n0 A 25.0 5.0 11\n1 0 0.0 7.0 8\n2 B 15.0 7.0 10\n3 B 0.0 9.0 6\n4 B 19.0 12.0 6\n5 C 23.0 9.0 5\n6 C 25.0 0.0 9\n7 C 29.0 4.0 12<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Fehlende Werte f\u00fcr mehrere Spalten erg\u00e4nzen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie fehlende Werte nur f\u00fcr die Punkt- und Hilfsspalten des DataFrame mit einer Null gef\u00fcllt werden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#replace missing values in points and assists columns with zero<\/span>\ndf[['points', 'assists']] = df[['points', 'assists']]. <span style=\"color: #3366ff;\">fillna<\/span> (value= <span style=\"color: #008000;\">0<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #993300;\">print<\/span> (df) \n\n  team points assists rebounds\n0 A 25.0 5.0 11\n1 NaN 0.0 7.0 8\n2 B 15.0 7.0 10\n3 B 0.0 9.0 6\n4 B 19.0 12.0 6\n5 C 23.0 9.0 5\n6 C 25.0 0.0 9\n7 C 29.0 4.0 12\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 3: Fehlende Werte aus mehreren Spalten mit unterschiedlichen Werten erg\u00e4nzen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie fehlende Werte in drei verschiedenen Spalten mit drei verschiedenen Werten gef\u00fcllt werden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#replace missing values in three columns with three different values<\/span>\ndf. <span style=\"color: #3366ff;\">fillna<\/span> ({'team': ' <span style=\"color: #008000;\">Unknown<\/span> ', 'points': <span style=\"color: #008000;\">0<\/span> , 'assists': ' <span style=\"color: #008000;\">zero<\/span> '}, inplace= <span style=\"color: #008000;\">True<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #993300;\">print<\/span> (df)\n\n      team points assists rebounds\n0 A 25.0 5 11\n1 Unknown 0.0 7 8\n2 B 15.0 7 10\n3 B 0.0 9 6\n4 B 19.0 12 6\n5 C 23.0 9 5\n6 C 25.0 zero 9\n7 C 29.0 4 12\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass jeder der fehlenden Werte in den drei Spalten durch einen eindeutigen Wert ersetzt wurde.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Funktion pandas fillna() ist n\u00fctzlich, um fehlende Werte in den Spalten eines pandas DataFrame zu f\u00fcllen. Dieses Tutorial bietet mehrere Beispiele f\u00fcr die Verwendung dieser Funktion zum Ausf\u00fcllen fehlender Werte f\u00fcr mehrere Spalten im folgenden Pandas-DataFrame: import pandas as pd import numpy as np #createDataFrame df = pd. DataFrame ({&#8218;team&#8216;: [&#8218;A&#8216;, np. nan , [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>So f\u00fcllen Sie NA-Werte f\u00fcr mehrere Spalten in Pandas<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie NA-Werte f\u00fcr mehrere Spalten in einem Pandas-DataFrame ausgef\u00fcllt werden, einschlie\u00dflich Beispielen.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/fillna-mehrspaltige-pandas\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"So f\u00fcllen Sie NA-Werte f\u00fcr mehrere Spalten in Pandas\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie NA-Werte f\u00fcr mehrere Spalten in einem Pandas-DataFrame ausgef\u00fcllt werden, einschlie\u00dflich Beispielen.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/fillna-mehrspaltige-pandas\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-26T17:12:24+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"1 Minute\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/fillna-mehrspaltige-pandas\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/fillna-mehrspaltige-pandas\/\",\"name\":\"So f\u00fcllen Sie NA-Werte f\u00fcr mehrere Spalten in Pandas\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-26T17:12:24+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-26T17:12:24+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie NA-Werte f\u00fcr mehrere Spalten in einem Pandas-DataFrame ausgef\u00fcllt werden, einschlie\u00dflich Beispielen.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/fillna-mehrspaltige-pandas\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/fillna-mehrspaltige-pandas\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/fillna-mehrspaltige-pandas\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So f\u00fcllen sie na-werte f\u00fcr mehrere spalten in pandas\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Ihr Leitfaden f\u00fcr statistische Kompetenz !\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\",\"name\":\"Dr. Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr. Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Hallo, ich bin Benjamin, ein pensionierter Statistikprofessor, der sich zum engagierten Statorials-Lehrer entwickelt hat. 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