{"id":3207,"date":"2023-07-18T16:51:56","date_gmt":"2023-07-18T16:51:56","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-si-riempiono-di-moda\/"},"modified":"2023-07-18T16:51:56","modified_gmt":"2023-07-18T16:51:56","slug":"i-panda-si-riempiono-di-moda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-si-riempiono-di-moda\/","title":{"rendered":"Panda: come riempire i valori nan con la modalit\u00e0"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi per sostituire i valori NaN in una colonna di un DataFrame panda con il valore mode della colonna:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df[' <span style=\"color: #ff0000;\">col1<\/span> '] = df[' <span style=\"color: #ff0000;\">col1<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">fillna<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">col1<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">mode<\/span> ()[0])<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: sostituisci i valori mancanti con Modalit\u00e0 in Pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere i seguenti DataFrame panda con alcuni valori mancanti:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create DataFrame with some NaN values<\/span>\ndf = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">rating<\/span> ': [np.nan, 85, np.nan, 88, 94, 90, 75, 75, 87, 86],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ': [25, np.nan, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">assists<\/span> ': [5, 7, 7, np.nan, 5, 7, 6, 9, 9, 7],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})\n<span style=\"color: #008080;\">\n#view DataFrame<\/span>\ndf\n\n        rating points assists rebounds\n0 NaN 25.0 5.0 11\n1 85.0 NaN 7.0 8\n2 NaN 14.0 7.0 10\n3 88.0 16.0 NaN 6\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 75.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 7.0 7\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare la funzione <strong>fillna()<\/strong> per riempire i valori NaN nella colonna <strong>rating<\/strong> con il valore mode della colonna <strong>rating<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#fill NaNs with column mode in 'rating' column<\/span>\n<span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\">df[' <span style=\"color: #ff0000;\">rating<\/span> '] = df[' <span style=\"color: #ff0000;\">rating<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">fillna<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">rating<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">mode<\/span> ()[0])\n\n<\/span>#view updated DataFrame<\/span>\ndf\n\n\trating points assists rebounds\n0 75.0 25.0 5.0 11\n1 85.0 NaN 7.0 8\n2 75.0 14.0 7.0 10\n3 88.0 16.0 NaN 6\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 75.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 7.0 7\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore della modalit\u00e0 nella colonna <strong>di valutazione<\/strong> era <b>75<\/b> , quindi ciascuno dei valori NaN nella colonna <strong>di valutazione<\/strong> \u00e8 stato popolato con quel valore.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione online completa per la funzione <strong>fillna()<\/strong> <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/reference\/api\/pandas.DataFrame.fillna.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">qui<\/a> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-contano-i-valori-mancanti\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come contare i valori mancanti nei panda<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/lascia-cadere-i-panda\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eliminare righe con valori NaN in Pandas<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-rilasciano-righe-con-valore\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eliminare righe contenenti un valore specifico in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi per sostituire i valori NaN in una colonna di un DataFrame panda con il valore mode della colonna: df[&#8216; col1 &#8216;] = df[&#8216; col1 &#8216;]. fillna (df[&#8216; col1 &#8216;]. mode ()[0]) L&#8217;esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica. 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