NaN înseamnă Not A Number și este una dintre modalitățile comune de a reprezenta valoarea lipsă în date. Este o valoare specială în virgulă mobilă și nu poate fi convertită în alt tip decât float. Valoarea NaN este una dintre problemele majore în
Metode de înlocuire a valorilor NaN cu zerouri în Pandas DataFrame
În Python, există două metode prin care putem înlocui valorile NaN cu zerouri în cadrul de date Pandas. Acestea sunt după cum urmează:
Înlocuiți valorile NaN cu zerouri folosind Pandas fillna()
Funcția fillna() este utilizată pentru a completa valorile NA/NaN folosind metoda specificată. Să vedem câteva exemple pentru o mai bună înțelegere.
Înlocuiți valorile NaN cu zerouri pentru o coloană folosind Pandas fillna()
Sintaxa de înlocuire a valorilor NaN cu zerourile unei singure coloane în cadrul de date Pandas folosind funcția fillna() este următoarea:
Syntax: df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].fillna(0)>
Python3
# importing libraries> import> pandas as pd> import> numpy as np> nums>=> {>'Set_of_Numbers'>: [>2>,>3>,>5>,>7>,>11>,>13>,> >np.nan,>19>,>23>, np.nan]}> # Create the dataframe> df>=> pd.DataFrame(nums, columns>=>[>'Set_of_Numbers'>])> # Apply the function> df[>'Set_of_Numbers'>]>=> df[>'Set_of_Numbers'>].fillna(>0>)> # print the DataFrame> df> |
f-string python
>
>
Ieșire:
fillna() pentru a înlocui NaN pentru o singură coloană
Înlocuiți valorile NaN cu zerouri pentru o întreagă coloană folosind Pandas fillna()
Sintaxa de înlocuire a valorilor NaN cu zerouri ale întregului cadru de date Pandas folosind funcția fillna() este următoarea:
Syntax: df.fillna(0)>
Python3
javafx
# importing libraries> import> pandas as pd> import> numpy as np> nums>=> {>'Number_set_1'>: [>0>,>1>,>1>,>2>,>3>,>5>, np.nan,> >13>,>21>, np.nan],> >'Number_set_2'>: [>3>,>7>, np.nan,>23>,>31>,>41>,> >np.nan,>59>,>67>, np.nan],> >'Number_set_3'>: [>2>,>3>,>5>, np.nan,>11>,>13>,>17>,> >19>,>23>, np.nan]}> # Create the dataframe> df>=> pd.DataFrame(nums)> # Apply the function> df>=> df.fillna(>0>)> # print the DataFrame> df> |
>
>
Ieșire:
Funcția fillna() pentru a înlocui NaN pentru întregul cadru de date
Înlocuiți valorile NaN cu zerouri folosind NumPy replace()
The dataframe.replace() funcția din Pandas poate fi definită ca o metodă simplă folosită pentru a înlocui a şir , regex , listă , dicţionar , etc. într-un DataFrame.
Înlocuiți valorile NaN cu zerouri pentru o coloană folosind NumPy replace()
Sintaxa de înlocuire a valorilor NaN cu zerourile unei singure coloane în cadrul de date Pandas folosind funcția replace() este următoarea:
Syntax: df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].replace(np.nan, 0)>
Python3
# importing libraries> import> pandas as pd> import> numpy as np> nums>=> {>'Car Model Number'>: [>223>, np.nan,>237>,>195>, np.nan,> >575>,>110>,>313>, np.nan,>190>,>143>,> >np.nan],> >'Engine Number'>: [>4511>, np.nan,>7570>,>1565>,>1450>,>3786>,> >2995>,>5345>,>7777>,>2323>,>2785>,>1120>]}> # Create the dataframe> df>=> pd.DataFrame(nums, columns>=>[>'Car Model Number'>])> # Apply the function> df[>'Car Model Number'>]>=> df[>'Car Model Number'>].replace(np.nan,>0>)> # print the DataFrame> df> |
cum să citești un fișier json
>
>
Ieșire:
replace() pentru a înlocui NaN pentru o singură coloană
Înlocuiți valorile NaN cu zerouri pentru un întreg Dataframe folosind NumPy replace()
Sintaxă pentru a înlocui valorile NaN cu zerouri ale întregului cadru de date Pandas folosind funcția înlocuire(). este după cum urmează:
Syntax: df.replace(np.nan, 0)>
Python3
# importing libraries> import> pandas as pd> import> numpy as np> nums>=> {>'Student Name'>: [>'Shrek'>,>'Shivansh'>,>'Ishdeep'>,> >'Siddharth'>,>'Nakul'>,>'Prakhar'>,> >'Yash'>,>'Srikar'>,>'Kaustubh'>,> >'Aditya'>,>'Manav'>,>'Dubey'>],> >'Roll No.'>: [>18229>,>18232>, np.nan,>18247>,>18136>,> >np.nan,>18283>,>18310>,>18102>,>18012>,> >18121>,>18168>],> >'Subject ID'>: [>204>, np.nan,>201>,>105>, np.nan,>204>,> >101>,>101>, np.nan,>165>,>715>, np.nan],> >'Grade Point'>: [>9>, np.nan,>7>, np.nan,>8>,>7>,>9>,>10>,> >np.nan,>9>,>6>,>8>]}> # Create the dataframe> df>=> pd.DataFrame(nums)> # Apply the function> df>=> df.replace(np.nan,>0>)> # print the DataFrame> df> |
>
>
matrice în limbaj c
Ieșire:
funcția replace() pentru a înlocui NaN pentru întregul cadru de date