Python Pandas - 누락된 열 값을 모드로 채우기

모드는 값 집합에서 가장 많이 나타나는 값입니다. fillna() 사용 메소드를 사용하고 누락된 열을 모드로 채우도록 모드를 설정합니다. 먼저 필요한 라이브러리를 해당 별칭과 함께 가져오도록 하겠습니다. −

pdimport numpy로 np로 팬더 가져오기

2개의 열이 있는 DataFrame을 만듭니다. Numpy np.NaN을 사용하여 NaN 값을 설정했습니다. -

dataFrame =pd.DataFrame( { "자동차":['BMW', '렉서스', '렉서스', '머스탱', '벤틀리', '머스탱'],"단위":[100, 150, np .NaN, 80, np.NaN, np.NaN] })

여기서 단위 열의 경우 NaN을 사용하여 열 값의 모드를 찾으십시오. Units 열의 mode()를 사용하여 NaN을 그것이 위치한 열의 모드로 교체하십시오 -

dataFrame.fillna(dataFrame['단위'].mode()[0], inplace =True)

예

다음은 전체 코드입니다 -

판다를 pdimport numpy로 np로 가져오기# Create DataFramedataFrame =pd.DataFrame( { "Car":['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang']," Units":[100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN] })print"DataFrame ...\n",dataFrame# NaN이 있는 열 값 찾기 모드, 즉 여기에서 Units 열의 경우 # NaN을 그것이 위치한 열의 모드로 교체dataFrame.fillna(dataFrame['Units'].mode()[0], inplace =True)print"\nNaN 값을 mode로 채운 후 업데이트된 데이터 프레임...\n ", 데이터 프레임

출력

이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -

DataFrame ... Car Units0 BMW 100.01 Lexus 150.02 Lexus NaN3 Mustang 80.04 Bentley NaN5 Mustang NaN 모드로 NaN 값을 채운 후 데이터 프레임 업데이트... Car Units0 BMW 100.01 Lexus 150.02 Lexus 80008 Mustang 80.08 Mustang