팬더: inf를 0으로 바꾸는 방법

다음 구문을 사용하여 pandas DataFrame에서 inf 및 -inf 값을 0으로 바꿀 수 있습니다.

 df. replace ([np. inf , -np. inf ], 0 , inplace= True )

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas에서 inf를 Zero로 교체

다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, np. inf , 19, np. inf , 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, np. inf ],
                   ' rebounds ': [np. inf , 8, 10, 6, 6, -np. inf , 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 A 18.0 5.0 lower
1 B lower 7.0 8.0
2 C 19.0 7.0 10.0
3D lower 9.0 6.0
4 E 14.0 12.0 6.0
5 F 11.0 9.0 -low
6G 20.0 9.0 9.0
7H 28.0 lower 12.0

DataFrame에는 여러 개의 inf 및 -inf 값이 있습니다.

다음 구문을 사용하여 이러한 inf 및 -inf 값을 0으로 바꿀 수 있습니다.

 #replace inf and -inf with zero
df. replace ([np. inf , -np. inf ], 0 , inplace= True )

#view updated DataFrame
df

team points assists rebounds
0 A 18.0 5.0 0.0
1 B 0.0 7.0 8.0
2 C 19.0 7.0 10.0
3 D 0.0 9.0 6.0
4 E 14.0 12.0 6.0
5 F 11.0 9.0 0.0
6G 20.0 9.0 9.0
7 H 28.0 0.0 12.0

inf 및 -inf 값은 각각 0으로 대체되었습니다.

참고 : 여기 에서 pandas의 교체 기능에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

팬더에서 누락된 값을 대치하는 방법
팬더에서 누락된 값을 계산하는 방법
팬더에서 NaN 값을 평균으로 채우는 방법