पांडा: मोड के साथ nan मान कैसे भरें

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

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

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

उदाहरण: पांडा में लापता मानों को मोड 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 ({' rating ': [np.nan, 85, np.nan, 88, 94, 90, 75, 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, 7],
                   ' 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 75.0 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 7.0 7

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

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

#view updated DataFrame
df

	rating points assists rebounds
0 75.0 25.0 5.0 11
1 85.0 NaN 7.0 8
2 75.0 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 75.0 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 7.0 7

रेटिंग कॉलम में मोड मान 75 था, इसलिए रेटिंग कॉलम में प्रत्येक NaN मान उस मान से भरा हुआ था।

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