पांडा: nan मानों को दूसरे कॉलम के मानों से कैसे भरें

आप पांडा डेटाफ़्रेम के एक कॉलम में NaN मानों को दूसरे कॉलम में मानों से बदलने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

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

यह विशेष सिंटैक्स col1 में सभी NaN मानों को col2 में संबंधित मानों से बदल देगा।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: लुप्त मानों को दूसरे कॉलम से बदलें

आइए मान लें कि हमारे पास कुछ गायब मानों के साथ निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम हैं:

 import numpy as np
import pandas as pd

#create DataFrame with some NaN values
df = pd. DataFrame ({' team1 ': ['Mavs', np.nan, 'Nets', 'Hawks', np.nan, 'Jazz'],
                   ' team2 ': ['Spurs', 'Lakers', 'Kings', 'Celtics', 'Heat', 'Magic']})

#view DataFrame
df

        team1 team2
0 Mavs Spurs
1 NaN Lakers
2 Nets Kings
3 Hawks Celtics
4 NaN Heat
5 Jazz Magic

ध्यान दें कि टीम1 कॉलम में दो NaN मान हैं।

हम टीम1 कॉलम में NaN मानों को टीम2 कॉलम में संबंधित मान से भरने के लिए fillna() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 #fill NaNs in team1 column with corresponding values in team2 column
df[' team1 '] = df[' team1 ']. fillna (df[' team2 '])

#view updated DataFrame
df

        team1 team2
0 Mavs Spurs
1 Lakers Lakers
2 Nets Kings
3 Hawks Celtics
4 Heat Heat
5 Jazz Magic

ध्यान दें कि टीम1 कॉलम में दो NaN मानों को टीम2 कॉलम में संबंधित मानों से बदल दिया गया है।

ध्यान दें : आप fillna() फ़ंक्शन के लिए संपूर्ण ऑनलाइन दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पांडा में अन्य सामान्य ऑपरेशन कैसे करें:

पांडा में लुप्त मानों की गणना कैसे करें
पांडा में NaN मान वाली पंक्तियों को कैसे हटाएं
पांडा में विशिष्ट मान वाली पंक्तियों को कैसे हटाएं