Pandas: como preencher valores nan com média (3 exemplos)

Você pode usar a função fillna() para substituir valores NaN em um DataFrame do pandas.

Aqui estão três maneiras comuns de usar esse recurso:

Método 1: Preencha os valores NaN em uma coluna com a média

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

Método 2: Preencha valores NaN em múltiplas colunas com média

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

Método 3: Preencha os valores NaN em todas as colunas com média

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

Os exemplos a seguir mostram como usar cada método na prática com o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Exemplo 1: Preencha valores NaN em uma coluna com a média

O código a seguir mostra como preencher os valores NaN na coluna de classificação com o valor médio da coluna de classificação :

 #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

O valor médio na coluna de classificação era 85,125 , portanto, cada um dos valores NaN na coluna de classificação foi preenchido com esse valor.

Exemplo 2: Preencha valores NaN em múltiplas colunas com a média

O código a seguir mostra como preencher os valores NaN nas colunas de classificação e pontos com suas respectivas médias de coluna:

 #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

Os valores NaN nas colunas de notas e pontos foram preenchidos com suas respectivas médias das colunas.

Exemplo 3: Preencha os valores NaN em todas as colunas com a média

O código a seguir mostra como preencher os valores NaN em cada coluna com as médias das colunas:

 #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

Observe que os valores NaN em cada coluna foram preenchidos com a média de sua coluna.

Você pode encontrar a documentação online completa para a função fillna() aqui .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Como contar valores faltantes em pandas
Como deletar linhas com valores NaN no Pandas
Como deletar linhas contendo um valor específico no Pandas