Pandas : Comment remplacer inf par Max Value

Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour remplacer les valeurs inf et -inf par la valeur maximale dans un DataFrame pandas :

Méthode 1 : remplacer inf par la valeur maximale dans une colonne

#find max value of column
max_value = np.nanmax(df['my_column'][df['my_column'] != np.inf])

#replace inf and -inf in column with max value of column 
df['my_column'].replace([np.inf, -np.inf], max_value, inplace=True)

Méthode 2 : remplacer inf par la valeur maximale dans toutes les colonnes

#find max value of entire data frame
max_value = np.nanmax(df[df != np.inf])

#replace inf and -inf in all columns with max value
df.replace([np.inf, -np.inf], max_value, inplace=True)

Les exemples suivants montrent comment utiliser cette syntaxe en pratique avec le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd
import numpy as np

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [18, np.inf, 19, np.inf, 14, 11, 20, 28],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, np.inf],
                   'rebounds': [np.inf, 8, 10, 6, 6, -np.inf, 9, 12]})

#view DataFrame
print(df)

   points  assists  rebounds
0    18.0      5.0       inf
1     inf      7.0       8.0
2    19.0      7.0      10.0
3     inf      9.0       6.0
4    14.0     12.0       6.0
5    11.0      9.0      -inf
6    20.0      9.0       9.0
7    28.0      inf      12.0

Exemple 1 : Remplacer inf par la valeur maximale dans une colonne

Le code suivant montre comment remplacer les valeurs inf et -inf dans la colonne rebonds par la valeur maximale de la colonne rebonds :

#find max value of rebounds
max_value = np.nanmax(df['rebounds'][df['rebounds'] != np.inf])

#replace inf and -inf in rebounds with max value of rebounds
df['rebounds'].replace([np.inf, -np.inf], max_value, inplace=True)

#view updated DataFrame
print(df)

   points  assists  rebounds
0    18.0      5.0      12.0
1     inf      7.0       8.0
2    19.0      7.0      10.0
3     inf      9.0       6.0
4    14.0     12.0       6.0
5    11.0      9.0      12.0
6    20.0      9.0       9.0
7    28.0      inf      12.0

Notez que chaque valeur inf et -inf dans la colonne rebonds a été remplacée par la valeur maximale dans cette colonne de 12 .

Exemple 2 : remplacez inf par la valeur maximale dans toutes les colonnes

Le code suivant montre comment remplacer les valeurs inf et -inf de chaque colonne par la valeur maximale de l’ensemble du bloc de données :

#find max value of entire data frame
max_value = np.nanmax(df[df != np.inf])

#replace all inf and -inf with max value
df.replace([np.inf, -np.inf], max_value, inplace=True)

#view updated DataFrame
print(df)

   points  assists  rebounds
0    18.0      5.0      28.0
1    28.0      7.0       8.0
2    19.0      7.0      10.0
3    28.0      9.0       6.0
4    14.0     12.0       6.0
5    11.0      9.0      28.0
6    20.0      9.0       9.0
7    28.0     28.0      12.0

Notez que chaque valeur inf et -inf dans chaque colonne a été remplacée par la valeur maximale dans l’ensemble du bloc de données de 28 .

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres tâches courantes dans les pandas :

Comment imputer les valeurs manquantes chez les pandas
Comment compter les valeurs manquantes chez les pandas
Comment remplir les valeurs NaN avec la moyenne chez les pandas