Pandas: как заполнить значения nan средним значением (3 примера)

Вы можете использовать функцию fillna() для замены значений NaN в DataFrame pandas.

Вот три распространенных способа использования этой функции:

Способ 1: Заполните значения NaN в столбце средним значением

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

Способ 2. Заполните значения NaN в нескольких столбцах средним значением.

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

Способ 3. Заполните значения NaN во всех столбцах средним значением.

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

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame 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

Пример 1. Заполнение значений NaN в столбце средним значением

Следующий код показывает, как заполнить значения NaN в столбце рейтинга средним значением столбца рейтинга :

 #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

Среднее значение в столбце рейтинга было 85,125 , поэтому каждое из значений NaN в столбце рейтинга было заполнено этим значением.

Пример 2. Заполнение значений NaN в нескольких столбцах средним значением

Следующий код показывает, как заполнить значения NaN в столбцах рейтинга и баллов соответствующими средними значениями столбцов:

 #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

Значения NaN в столбцах оценок и баллов были заполнены средними значениями соответствующих столбцов.

Пример 3: Заполните значения NaN во всех столбцах средним значением

Следующий код показывает, как заполнить значения NaN в каждом столбце средними значениями столбца:

 #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

Обратите внимание, что значения NaN в каждом столбце заполнены средним значением их столбца.

Полную онлайн-документацию по функции fillna() можно найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как посчитать пропущенные значения в пандах
Как удалить строки со значениями NaN в Pandas
Как удалить строки, содержащие определенное значение в Pandas