Як заповнити значення na для кількох стовпців у pandas

Функція pandas fillna() корисна для заповнення відсутніх значень у стовпцях pandas DataFrame.

Цей підручник містить кілька прикладів використання цієї функції для заповнення відсутніх значень для кількох стовпців у таких pandas DataFrame:

 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

Приклад 1: Заповніть відсутні значення всіх стовпців

Наступний код показує, як заповнити відсутні значення нулями для всіх стовпців у DataFrame:

 #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

Приклад 2: заповніть відсутні значення для кількох стовпців

Наступний код показує, як заповнити відсутні значення нулями лише для стовпців точки та допоміжних стовпців DataFrame:

 #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

Приклад 3: заповніть відсутні значення з кількох стовпців різними значеннями

Наступний код показує, як заповнити відсутні значення в трьох різних стовпцях трьома різними значеннями:

 #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

Зверніть увагу, що кожне з відсутніх значень у трьох стовпцях було замінено унікальним значенням.