Pandalar: belirli sütunlarla fillna() nasıl kullanılır

Bir pandanın DataFrame’inin belirli sütunlarındaki NaN değerlerini değiştirmek için fillna() ile aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:

Yöntem 1: Belirli bir sütunla fillna() işlevini kullanın

 df[' col1 '] = df[' col1 ']. fillna (0)

Yöntem 2: Birden çok belirli sütunla fillna() işlevini kullanın

 df[[' col1 ', ' col2 ']] = df[[' col1 ', ' col2 ']]. fillna (0)

Bu eğitimde bu işlevin aşağıdaki pandalar DataFrame ile nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır:

 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

Örnek 1: Belirli bir sütunla fillna() işlevini kullanma

Aşağıdaki kod, NaN değerlerini yalnızca “not” sütununda sıfırlarla değiştirmek için fillna() işlevinin nasıl kullanılacağını gösterir:

 #replace NaNs with zeros in 'rating' column
df[' rating '] = df[' rating ']. fillna (0)

#view DataFrame
df

	rating points assists rebounds
0 0.0 25.0 5.0 11
1 85.0 NaN 7.0 8
2 0.0 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

NaN değerlerinin yalnızca “not” sütununda değiştirildiğini ve diğer tüm sütunların olduğu gibi kaldığını unutmayın.

Örnek 2: Birden çok belirli sütunla fillna () işlevini kullanma

Aşağıdaki kod, “grade” ve “points” sütunlarındaki NaN değerlerini sıfırlarla değiştirmek için fillna() işlevinin nasıl kullanılacağını gösterir:

 #replace NaNs with zeros in 'rating' and 'points' columns
df[[' rating ', ' points ']] = df[[' rating ', ' points ']]. fillna (0)

#view DataFrame
df

	rating points assists rebounds
0 0.0 25.0 5.0 11
1 85.0 0.0 7.0 8
2 0.0 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

“Derece” ve “puan” sütunlarındaki NaN değerlerinin değiştirildiğini ancak diğer sütunların değişmeden kaldığını unutmayın.

Not : Pandas fillna() işlevinin tam belgelerini burada bulabilirsiniz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandalarda eksik değerler nasıl sayılır?
Pandalar’da NaN değerlerine sahip satırlar nasıl silinir
Pandalarda belirli bir değer içeren satırlar nasıl silinir