Pandalar: nan değerlerinin bir dizeyle değiştirilmesi

NaN değerlerini pandas DataFrame’deki dizelerle değiştirmek için aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:

Yöntem 1: NaN değerlerini DataFrame boyunca bir dizeyle değiştirin

 df. fillna ('', inplace= True )

Yöntem 2: NaN değerlerini belirli sütunlardaki bir dizeyle değiştirin

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

Yöntem 3: NaN değerlerini bir sütundaki dizeyle değiştirin

 df. col1 = df. col1 . fillna ('')

Aşağıdaki örnekler, her yöntemin aşağıdaki pandalar DataFrame ile nasıl kullanılacağını gösterir:

 import pandas as pd
import numpy as np

#create DataFrame with some NaN values
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [np.nan, 11, 7, 7, 8, 6, 14, 15],
                   ' assists ': [5, np.nan, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, np.nan, 6, 5, 9, np.nan]})

#view DataFrame
df

team points assists rebounds
0 A NaN 5.0 11.0
1 A 11.0 NaN 8.0
2 A 7.0 7.0 10.0
3 A 7.0 9.0 NaN
4 B 8.0 12.0 6.0
5 B 6.0 9.0 5.0
6 B 14.0 9.0 9.0
7 B 15.0 4.0 NaN

Yöntem 1: NaN değerlerini DataFrame boyunca bir dizeyle değiştirin

Aşağıdaki kod, DataFrame’in tamamındaki her NaN değerinin boş bir dizeyle nasıl değiştirileceğini gösterir:

 #replace NaN values in all columns with empty string
df. fillna ('', inplace= True )

#view updated DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 A 5.0 11.0
1 A 11.0 8.0
2 A 7.0 7.0 10.0
3 A 7.0 9.0	
4 B 8.0 12.0 6.0
5 B 6.0 9.0 5.0
6 B 14.0 9.0 9.0
7B 15.0 4.0	

Her sütundaki her NaN değerinin boş bir dizeyle değiştirildiğini unutmayın.

Yöntem 2: NaN değerlerini belirli sütunlardaki bir dizeyle değiştirin

Aşağıdaki kod, belirli sütunlardaki NaN değerlerinin belirli bir dizeyle nasıl değiştirileceğini gösterir:

 #replace NaN values in 'points' and 'rebounds' columns with 'none'
df[[' points ', ' rebounds ']] = df[[' points ', ' rebounds ']]. fillna (' none ')

#view updated DataFrame
df

        team points assists rebounds
0 A none 5.0 11.0
1 A 11.0 NaN 8.0
2 A 7.0 7.0 10.0
3 A 7.0 9.0 none
4 B 8.0 12.0 6.0
5 B 6.0 9.0 5.0
6 B 14.0 9.0 9.0
7 B 15.0 4.0 none	

“Sayı” ve “ribaund” sütunlarındaki NaN değerlerinin “yok” dizesiyle değiştirildiğini, ancak “asist” sütunundaki NaN değerlerinin değişmediğini unutmayın.

Yöntem 3: NaN değerlerini bir sütundaki dizeyle değiştirin

Aşağıdaki kod, bir sütundaki NaN değerlerinin belirli bir dizeyle nasıl değiştirileceğini gösterir:

 #replace NaN values in 'points' column with 'zero'
df. points = df. points . fillna (' zero ')

#view updated DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 To zero 5.0 11.0
1 A 11.0 NaN 8.0
2 A 7.0 7.0 10.0
3 A 7.0 9.0 NaN
4 B 8.0 12.0 6.0
5 B 6.0 9.0 5.0
6 B 14.0 9.0 9.0
7 B 15.0 4.0 NaN	

“Puan” sütunundaki NaN değerinin “sıfır” dizesiyle değiştirildiğini, ancak “asist” ve “ribaund” sütunlarındaki NaN değerlerinin değişmediğini unutmayın.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandalar: bir sütundaki değerlerin duruma göre nasıl değiştirileceği
Pandalar: NaN değerleri sıfırla nasıl değiştirilir?
Pandalar: DataFrame’de eksik değerler nasıl sayılır?