Pandas: cara mengisi nilai nan dengan nilai dari kolom lain

Anda dapat menggunakan sintaks berikut untuk mengganti nilai NaN di satu kolom pandas DataFrame dengan nilai di kolom lain:

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

Sintaks khusus ini akan menggantikan semua nilai NaN di col1 dengan nilai yang sesuai di col2 .

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.

Contoh: Ganti nilai yang hilang dengan kolom lain

Mari kita asumsikan kita memiliki pandas DataFrame berikut dengan beberapa nilai yang hilang:

 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

Perhatikan ada dua nilai NaN di kolom team1 .

Kita bisa menggunakan fungsi fillna() untuk mengisi nilai NaN di kolom team1 dengan nilai yang sesuai di kolom team2 :

 #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

Perhatikan bahwa dua nilai NaN di kolom team1 telah diganti dengan nilai yang sesuai di kolom team2 .

Catatan : Anda dapat menemukan dokumentasi online lengkap untuk fungsi fillna() di sini .

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya di panda:

Cara menghitung nilai yang hilang di panda
Cara menghapus baris dengan nilai NaN di Pandas
Cara menghapus baris yang berisi nilai tertentu di Pandas