Pandas- အလွတ်ကြိုးများကို nan ဖြင့် အစားထိုးနည်း

ပန်ဒါများတွင် NaN တန်ဖိုးများဖြင့် ဗလာစာကြောင်းများကို အစားထိုးရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

 df = df. replace ( r'^\s*$' , np. nan , regex= True )

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဆက်စပ်- Pandas တွင် NaN တန်ဖိုးများကို ကြိုးတစ်ချောင်းဖြင့် အစားထိုးနည်း

ဥပမာ- ကြိုးလွတ်များကို NaN ဖြင့် အစားထိုးပါ။

အမျိုးမျိုးသော ဘတ်စကတ်ဘောကစားသမားများအကြောင်း အချက်အလက်ပါရှိသော အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', ' ', 'D', 'E', ' ', 'G', 'H'],
                   ' position ': [' ', 'G', 'G', 'F', 'F', ' ', 'C', 'C'],
                   ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team position points rebounds
0 to 5 11
1 B G 7 8
2 G 7 10
3 D F 9 6
4 E F 12 6
5 9 5
6 G C 9 9
7 H C 4 12

အဖွဲ့ နှင့် ရာထူး ကော်လံများတွင် အလွတ်စာကြောင်းများစွာ ရှိကြောင်း သတိပြုပါ။

ဤဗလာစာကြောင်းများကို NaN တန်ဖိုးများဖြင့် အစားထိုးရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 import numpy as np

#replace empty values with NaN
df = df. replace ( r'^\s*$' , np. nan , regex= True )

#view updated DataFrame
df

team position points rebounds
0 A NaN 5 11
1 B G 7 8
2 NaN G 7 10
3 D F 9 6
4 E F 12 6
5 NaN NaN 9 5
6 G C 9 9
7 H C 4 127

ဗလာစာကြောင်းတစ်ခုစီကို NaN ဖြင့် အစားထိုးထားသည်ကို သတိပြုပါ။

မှတ်ချက် – ပန်ဒါများတွင် အစားထိုး လုပ်ဆောင်မှု၏ စာရွက်စာတမ်းအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ရှာတွေ့နိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

ပန်ဒါများတွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို မည်သို့စွပ်စွဲမည်နည်း။
ပန်ဒါမှာ ပျောက်ဆုံးနေတဲ့ တန်ဖိုးတွေကို ဘယ်လိုရေတွက်မလဲ။
ပန်ဒါများတွင် NaN တန်ဖိုးများကို အဓိပ္ပါယ်ဖြည့်နည်း