Pandas: nan 값을 다른 열의 값으로 채우는 방법

다음 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 한 열에 있는 NaN 값을 다른 열의 값으로 바꿀 수 있습니다.

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

이 특정 구문은 col1 의 모든 NaN 값을 col2 의 해당 값으로 대체합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: 누락된 값을 다른 열로 대체

몇 가지 누락된 값이 있는 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 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 열에는 두 개의 NaN 값이 있습니다.

fillna() 함수를 사용하여 team1 열의 NaN 값을 team2 열의 해당 값으로 채울 수 있습니다.

 #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 열의 두 NaN 값이 team2 열의 해당 값으로 대체되었습니다.

참고 : fillna() 함수에 대한 전체 온라인 설명서는 여기에서 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