Pandas: nan 値を別の列の値で埋める方法

次の構文を使用して、pandas DataFrame の 1 つの列の NaN 値を別の列の値に置き換えることができます。

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

この特定の構文は、 col1内のすべての NaN 値を、 col2内の対応する値に置き換えます。

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: 欠損値を別の列に置き換える

欠損値がいくつかある次の pandas DataFrame があると仮定します。

 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

「team1」列に 2 つの NaN 値があることに注意してください。

fillna()関数を使用して、 team1列の NaN 値を、 team2列の対応する値で埋めることができます。

 #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

「team1」列の 2 つの NaN 値が、 「team2」列の対応する値に置き換えられていることに注意してください。

注: fillna()関数の完全なオンライン 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。

パンダで欠損値を数える方法
PandasでNaN値を含む行を削除する方法
Pandasで特定の値を含む行を削除する方法