Panda: come riempire i valori nan con la media (3 esempi)

È possibile utilizzare la funzione fillna() per sostituire i valori NaN in un DataFrame panda.

Ecco tre modi comuni per utilizzare questa funzionalità:

Metodo 1: inserisci i valori NaN in una colonna con la media

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

Metodo 2: riempi i valori NaN in più colonne con la media

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

Metodo 3: inserisci i valori NaN in tutte le colonne con la media

 df = df. fillna ( df.mean ())

I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con i seguenti DataFrame panda:

 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, 76, 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, 5],
                   ' 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 76.0 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 5.0 7

Esempio 1: inserisci i valori NaN in una colonna con la media

Il codice seguente mostra come riempire i valori NaN nella colonna rating con il valore medio della colonna rating :

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

#view updated DataFrame
df

	rating points assists rebounds
0 85.125 25.0 5.0 11
1 85,000 NaN 7.0 8
2 85.125 14.0 7.0 10
3 88,000 16.0 NaN 6
4 94,000 27.0 5.0 6
5 90,000 20.0 7.0 9
6 76,000 12.0 6.0 6
7 75,000 15.0 9.0 10
8 87,000 14.0 9.0 10
9 86,000 19.0 5.0 7

Il valore medio nella colonna di valutazione era 85.125 , quindi ciascuno dei valori NaN nella colonna di valutazione è stato popolato con quel valore.

Esempio 2: riempi i valori NaN in più colonne con la media

Il codice seguente mostra come popolare i valori NaN nelle colonne rating e punti con le rispettive medie di colonna:

 #fill NaNs with column means in 'rating' and 'points' columns
df[[' rating ', ' points ']] = df[[' rating ', ' points ']]. fillna (df[[' rating ',' points ']]. mean ())

#view updated DataFrame
df

	rating points assists rebounds
0 85.125 25.0 5.0 11
1 85,000 18.0 7.0 8
2 85.125 14.0 7.0 10
3 88,000 16.0 NaN 6
4 94,000 27.0 5.0 6
5 90,000 20.0 7.0 9
6 76,000 12.0 6.0 6
7 75,000 15.0 9.0 10
8 87,000 14.0 9.0 10
9 86,000 19.0 5.0 7

I valori NaN nelle colonne dei voti e dei punti sono stati popolati con le rispettive medie di colonna.

Esempio 3: riempi i valori NaN in tutte le colonne con la media

Il codice seguente mostra come riempire i valori NaN in ciascuna colonna con le medie delle colonne:

 #fill NaNs with column means in each column 
df = df. fillna ( df.mean ())

#view updated DataFrame
df

        rating points assists rebounds
0 85.125 25.0 5.000000 11
1 85,000 18.0 7,000000 8
2 85.125 14.0 7.000000 10
3 88,000 16.0 6.666667 6
4 94,000 27.0 5,000000 6
5 90,000 20.0 7,000000 9
6 76,000 12.0 6,000000 6
7 75,000 15.0 9,000000 10
8 87,000 14.0 9,000000 10
9 86,000 19.0 5,000000 7

Tieni presente che i valori NaN in ciascuna colonna sono stati riempiti con la media della rispettiva colonna.

Puoi trovare la documentazione online completa per la funzione fillna() qui .

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Come contare i valori mancanti nei panda
Come eliminare righe con valori NaN in Panda
Come eliminare righe contenenti un valore specifico in Pandas