Pandas: nan 값을 평균으로 채우는 방법(예제 3개)

fillna() 함수를 사용하여 Pandas DataFrame의 NaN 값을 바꿀 수 있습니다.

이 기능을 사용하는 세 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

방법 1: 열의 NaN 값을 평균으로 채우기

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

방법 2: 여러 열의 NaN 값을 평균으로 채우기

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

방법 3: 모든 열의 NaN 값을 평균으로 채우기

 df = df. fillna ( df.mean ())

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 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

예시 1: 열의 NaN 값을 평균으로 채우기

다음 코드는 등급 열의 NaN 값을 등급 열의 평균값으로 채우는 방법을 보여줍니다.

 #fill NaNs with column mean in 'rating' column
df[' rating '] = df[' rating ']. fillna (df[' rating ']. mean ())

#view updated DataFrame
df

	rating points assists rebounds
0 85.125 25.0 5.0 11
1 85,000 NaN 7.0 8
2 85.125 14.0 7.0 10
3 88,000 16.0 NaN 6
4 94,000 27.0 5.0 6
5 90,000 20.0 7.0 9
6 76,000 12.0 6.0 6
7 75,000 15.0 9.0 10
8 87,000 14.0 9.0 10
9 86,000 19.0 5.0 7

등급 열의 평균 값은 85.125 이므로 등급 열의 각 NaN 값은 해당 값으로 채워졌습니다.

예시 2: 여러 열의 NaN 값을 평균으로 채우기

다음 코드는 평점 및 점수 열의 NaN 값을 해당 열 평균으로 채우는 방법을 보여줍니다.

 #fill NaNs with column means in 'rating' and 'points' columns
df[[' rating ', ' points ']] = df[[' rating ', ' points ']]. fillna (df[[' rating ',' points ']]. mean ())

#view updated DataFrame
df

	rating points assists rebounds
0 85.125 25.0 5.0 11
1 85,000 18.0 7.0 8
2 85.125 14.0 7.0 10
3 88,000 16.0 NaN 6
4 94,000 27.0 5.0 6
5 90,000 20.0 7.0 9
6 76,000 12.0 6.0 6
7 75,000 15.0 9.0 10
8 87,000 14.0 9.0 10
9 86,000 19.0 5.0 7

성적 및 점수 열의 NaN 값은 해당 열 평균으로 채워졌습니다.

예시 3: 모든 열의 NaN 값을 평균으로 채웁니다.

다음 코드는 각 열의 NaN 값을 열 평균으로 채우는 방법을 보여줍니다.

 #fill NaNs with column means in each column 
df = df. fillna ( df.mean ())

#view updated DataFrame
df

        rating points assists rebounds
0 85.125 25.0 5.000000 11
1 85,000 18.0 7,000000 8
2 85.125 14.0 7.000000 10
3 88,000 16.0 6.666667 6
4 94,000 27.0 5,000000 6
5 90,000 20.0 7,000000 9
6 76,000 12.0 6,000000 6
7 75,000 15.0 9,000000 10
8 87,000 14.0 9,000000 10
9 86,000 19.0 5,000000 7

각 열의 NaN 값은 해당 열의 평균으로 채워졌습니다.

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