Pandas fillna Spalte
-
DataFrame.fillna()Methode -
Füllen des gesamten DataFrame mit dem angegebenen Wert mit der Methode
DataFrame.fillna() -
Füllen von
NaN-Werten der angegebenen Spalte mit einem angegebenen Wert
Dieses Tutorial erklärt, wie wir NaN-Werte mit Hilfe der Methode DataFrame.fillna() mit angegebenen Werten füllen können.
Wir verwenden in diesem Artikel den unten stehenden DataFrame.
import numpy as np
import pandas as pd
roll_no = [501, 502, 503, 504, 505]
student_df = pd.DataFrame(
{
"Roll No": [501, 502, np.nan, 504, 505, 506],
"Name": ["Jennifer", "Travis", "Bob", "Emma", "Luna", "Anish"],
"Income(in $)": [200, 400, np.nan, 30, np.nan, np.nan],
"Age": [17, 18, np.nan, 16, 18, np.nan],
}
)
print(student_df)
Ausgabe:
Roll No Name Income(in $) Age
0 501.0 Jennifer 200.0 17.0
1 502.0 Travis 400.0 18.0
2 NaN Bob NaN NaN
3 504.0 Emma 30.0 16.0
4 505.0 Luna NaN 18.0
5 506.0 Anish NaN NaN
DataFrame.fillna() Methode
Syntax:
DataFrame.fillna(
value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None
)
Die Methode DataFrame.fillna() ermöglicht es uns, die NaN-Werte im DataFrame mit dem angegebenen value oder der methode zu füllen.
Füllen des gesamten DataFrame mit dem angegebenen Wert mit der Methode DataFrame.fillna()
import numpy as np
import pandas as pd
roll_no = [501, 502, 503, 504, 505]
student_df = pd.DataFrame(
{
"Roll No": [501, 502, np.nan, 504, 505, 506],
"Name": ["Jennifer", "Travis", "Bob", "Emma", "Luna", "Anish"],
"Income(in $)": [200, 400, np.nan, 30, np.nan, np.nan],
"Age": [17, 18, np.nan, 16, 18, np.nan],
}
)
filled_df = student_df.fillna(0)
print("DataFrame with NaN values")
print(student_df, "\n")
print("After applying fillna() to the DataFrame:")
print(filled_df, "\n")
Ausgabe:
DataFrame with NaN values
Roll No Name Income(in $) Age
0 501.0 Jennifer 200.0 17.0
1 502.0 Travis 400.0 18.0
2 NaN Bob NaN NaN
3 504.0 Emma 30.0 16.0
4 505.0 Luna NaN 18.0
5 506.0 Anish NaN NaN
After applying fillna() to the DataFrame:
Roll No Name Income(in $) Age
0 501.0 Jennifer 200.0 17.0
1 502.0 Travis 400.0 18.0
2 0.0 Bob 0.0 0.0
3 504.0 Emma 30.0 16.0
4 505.0 Luna 0.0 18.0
5 506.0 Anish 0.0 0.0
Es werden alle NaN-Werte im DataFrame student_df durch 0 ersetzt, das als Argument an die Methode DataFrame.fillna() übergeben wird.
import numpy as np
import pandas as pd
roll_no = [501, 502, 503, 504, 505]
student_df = pd.DataFrame(
{
"Roll No": [501, 502, np.nan, 504, 505, 506],
"Name": ["Jennifer", "Travis", "Bob", "Emma", "Luna", "Anish"],
"Income(in $)": [200, 400, np.nan, 30, np.nan, np.nan],
"Age": [17, 18, np.nan, 16, 18, np.nan],
}
)
filled_df = student_df.fillna(method="ffill")
print("DataFrame with NaN values")
print(student_df, "\n")
print("After applying fillna() to the DataFrame:")
print(filled_df, "\n")
Ausgabe:
DataFrame with NaN values
Roll No Name Income(in $) Age
0 501.0 Jennifer 200.0 17.0
1 502.0 Travis 400.0 18.0
2 NaN Bob NaN NaN
3 504.0 Emma 30.0 16.0
4 505.0 Luna NaN 18.0
5 506.0 Anish NaN NaN
After applying fillna() to the DataFrame:
Roll No Name Income(in $) Age
0 501.0 Jennifer 200.0 17.0
1 502.0 Travis 400.0 18.0
2 502.0 Bob 400.0 18.0
3 504.0 Emma 30.0 16.0
4 505.0 Luna 30.0 18.0
5 506.0 Anish 30.0 18.0
Es werden alle NaN-Werte im student_df mit dem Wert gefüllt, der vor dem NaN-Wert in derselben Spalte wie der NaN-Wert steht.
Füllen von NaN-Werten der angegebenen Spalte mit einem angegebenen Wert
Um bestimmte Werte mit angegebenen Werten zu füllen, übergeben wir der Methode fillna() ein Dictionary mit dem Spaltennamen als Schlüssel und dem Wert, der für die NaN-Werte dieser Spalte verwendet werden soll, als Wert.
import numpy as np
import pandas as pd
roll_no = [501, 502, 503, 504, 505]
student_df = pd.DataFrame(
{
"Roll No": [501, 502, np.nan, 504, 505, 506],
"Name": ["Jennifer", "Travis", "Bob", "Emma", "Luna", "Anish"],
"Income(in $)": [200, 400, np.nan, 300, np.nan, np.nan],
"Age": [17, 18, np.nan, 16, 18, np.nan],
}
)
filled_df = student_df.fillna({"Age": 17, "Income(in $)": 300})
print("DataFrame with NaN values")
print(student_df, "\n")
print("After applying fillna() to the DataFrame:")
print(filled_df, "\n")
Ausgabe:
DataFrame with NaN values
Roll No Name Income(in $) Age
0 501.0 Jennifer 200.0 17.0
1 502.0 Travis 400.0 18.0
2 NaN Bob NaN NaN
3 504.0 Emma 300.0 16.0
4 505.0 Luna NaN 18.0
5 506.0 Anish NaN NaN
After applying fillna() to the DataFrame:
Roll No Name Income(in $) Age
0 501.0 Jennifer 200.0 17.0
1 502.0 Travis 400.0 18.0
2 NaN Bob 300.0 17.0
3 504.0 Emma 300.0 16.0
4 505.0 Luna 300.0 18.0
5 506.0 Anish 300.0 17.0
Es werden alle NaN-Werte in der Spalte Age mit dem Wert 17 und alle NaN-Werte in der Spalte Income(in $) mit 300 gefüllt. Die NaN-Werte in der Spalte Roll No werden so belassen, wie sie sind.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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