パンダ: 特定の列で fillna() を使用する方法
fillna()で次のメソッドを使用すると、pandas DataFrame の特定の列の NaN 値を置き換えることができます。
方法 1: 特定の列で fillna() を使用する
df[' col1 '] = df[' col1 ']. fillna (0)
方法 2: 複数の特定の列で fillna() を使用する
df[[' col1 ', ' col2 ']] = df[[' col1 ', ' col2 ']]. fillna (0)
このチュートリアルでは、次の pandas DataFrame でこの関数を使用する方法を説明します。
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
例 1: 特定の列で fillna() を使用する
次のコードは、 fillna()を使用して、「note」列のみで NaN 値をゼロに置き換える方法を示しています。
#replace NaNs with zeros in 'rating' column df[' rating '] = df[' rating ']. fillna (0) #view DataFrame df rating points assists rebounds 0 0.0 25.0 5.0 11 1 85.0 NaN 7.0 8 2 0.0 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 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
NaN 値は「note」列のみで置き換えられ、他のすべての列はそのまま残されていることに注意してください。
例 2:複数の特定の列で fillna ()を使用する
次のコードは、 fillna()を使用して、「grade」列と「points」列の NaN 値をゼロに置き換える方法を示しています。
#replace NaNs with zeros in 'rating' and 'points' columns df[[' rating ', ' points ']] = df[[' rating ', ' points ']]. fillna (0) #view DataFrame df rating points assists rebounds 0 0.0 25.0 5.0 11 1 85.0 0.0 7.0 8 2 0.0 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 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
NaN 値は「grade」列と「points」列で置き換えられていますが、他の列はそのままであることに注意してください。
注: pandas fillna()関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。
追加リソース
次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。