Pandas'ta birden fazla sütun için na değerleri nasıl doldurulur?

pandas fillna() işlevi, bir pandas DataFrame’in sütunlarındaki eksik değerleri doldurmak için kullanışlıdır.

Bu eğitimde, aşağıdaki pandalar DataFrame’de birden çok sütun için eksik değerleri doldurmak amacıyla bu işlevin kullanımına ilişkin birkaç örnek sunulmaktadır:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({'team': ['A', np. nan , 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   'points': [25, np. no , 15, np. no , 19, 23, 25, 29],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, np. no , 4],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 25.0 5.0 11
1 NaN NaN 7.0 8
2 B 15.0 7.0 10
3 B NaN 9.0 6
4 B 19.0 12.0 6
5 C 23.0 9.0 5
6 C 25.0 NaN 9
7 C 29.0 4.0 12

Örnek 1: Tüm sütunların eksik değerlerini doldurun

Aşağıdaki kod, DataFrame’deki tüm sütunlar için eksik değerlerin sıfırla nasıl doldurulacağını gösterir:

 #replace all missing values with zero
df. fillna (value= 0 ,inplace= True )

#view DataFrame
print (df) 

  team points assists rebounds
0 A 25.0 5.0 11
1 0 0.0 7.0 8
2 B 15.0 7.0 10
3 B 0.0 9.0 6
4 B 19.0 12.0 6
5 C 23.0 9.0 5
6 C 25.0 0.0 9
7 C 29.0 4.0 12

Örnek 2: Birden fazla sütun için eksik değerleri doldurun

Aşağıdaki kod, DataFrame’in yalnızca nokta ve yardımcı sütunları için eksik değerlerin sıfırla nasıl doldurulacağını gösterir:

 #replace missing values in points and assists columns with zero
df[['points', 'assists']] = df[['points', 'assists']]. fillna (value= 0 )

#view DataFrame
print (df) 

  team points assists rebounds
0 A 25.0 5.0 11
1 NaN 0.0 7.0 8
2 B 15.0 7.0 10
3 B 0.0 9.0 6
4 B 19.0 12.0 6
5 C 23.0 9.0 5
6 C 25.0 0.0 9
7 C 29.0 4.0 12

Örnek 3: Birden fazla sütundaki eksik değerleri farklı değerlerle doldurun

Aşağıdaki kod, üç farklı sütundaki eksik değerlerin üç farklı değerle nasıl doldurulacağını gösterir:

 #replace missing values in three columns with three different values
df. fillna ({'team': ' Unknown ', 'points': 0 , 'assists': ' zero '}, inplace= True )

#view DataFrame
print (df)

      team points assists rebounds
0 A 25.0 5 11
1 Unknown 0.0 7 8
2 B 15.0 7 10
3 B 0.0 9 6
4 B 19.0 12 6
5 C 23.0 9 5
6 C 25.0 zero 9
7 C 29.0 4 12

Üç sütundaki eksik değerlerin her birinin benzersiz bir değerle değiştirildiğini unutmayın.