Pandas: 특정 열에 fillna()를 사용하는 방법

fillna() 와 함께 다음 메서드를 사용하여 Pandas DataFrame의 특정 열에 있는 NaN 값을 바꿀 수 있습니다.

방법 1: 특정 열에 fillna() 사용

 df[' col1 '] = df[' col1 ']. fillna (0)

방법 2: 여러 특정 열에 fillna() 사용

 df[[' col1 ', ' col2 ']] = df[[' col1 ', ' col2 ']]. fillna (0)

이 튜토리얼에서는 다음 pandas DataFrame에서 이 함수를 사용하는 방법을 설명합니다.

 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

예제 1: 특정 열에 fillna() 사용

다음 코드는 fillna()를 사용하여 “note” 열에서만 NaN 값을 0으로 바꾸는 방법을 보여줍니다.

 #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 값은 “note” 열에서만 대체되었으며 다른 모든 열은 그대로 유지되었습니다.

예 2: 여러 특정 열에 fillna() 사용

다음 코드는 fillna()를 사용하여 “grade” 및 “points” 열에서 NaN 값을 0으로 바꾸는 방법을 보여줍니다.

 #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 값은 “등급” 및 “점수” 열에서 대체되었지만 다른 열은 그대로 유지됩니다.

참고 : 여기에서 pandas fillna() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

팬더에서 누락된 값을 계산하는 방법
Pandas에서 NaN 값이 있는 행을 삭제하는 방법
Pandas에서 특정 값이 포함된 행을 삭제하는 방법