Pandas- အခြားကော်လံမှ တန်ဖိုးများဖြင့် nan တန်ဖိုးများကို ဖြည့်စွက်နည်း

Pandas DataFrame ကော်လံတစ်ခုတွင် NaN တန်ဖိုးများကို အခြားကော်လံတွင် တန်ဖိုးများဖြင့် အစားထိုးရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

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

ဤအထူးအစီအမံသည် col1 တွင် NaN တန်ဖိုးများအားလုံးကို col2 တွင် သက်ဆိုင်ရာတန်ဖိုးများနှင့် အစားထိုးမည်ဖြစ်သည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို အခြားကော်လံဖြင့် အစားထိုးပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် ပျောက်ဆုံးနေသော တန်ဖိုးအနည်းငယ်ရှိသည့် အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဟု ယူဆကြပါစို့။

 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 ကော်လံတွင် NaN တန်ဖိုးနှစ်ခုရှိကြောင်း သတိပြုပါ။

team1 ကော်လံရှိ NaN တန်ဖိုးများကို team2 ကော်လံရှိ သက်ဆိုင်ရာတန်ဖိုးများဖြင့် ဖြည့်ရန် fillna() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #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 ကော်လံရှိ NaN တန်ဖိုးနှစ်ခုကို team2 ကော်လံရှိ သက်ဆိုင်ရာတန်ဖိုးများနှင့် အစားထိုးထားသည်ကို သတိပြုပါ။

မှတ်ချက် – fillna() လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် အွန်လိုင်းစာရွက်စာတမ်းအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ရှာတွေ့နိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

ပန်ဒါမှာ ပျောက်ဆုံးနေတဲ့ တန်ဖိုးတွေကို ဘယ်လိုရေတွက်မလဲ။
Pandas ရှိ NaN တန်ဖိုးများဖြင့် အတန်းများကို ဖျက်နည်း
Pandas တွင် သတ်မှတ်ထားသော တန်ဖိုးများပါရှိသော အတန်းများကို ဖျက်နည်း