fillna() 사용 메소드에서 value 매개변수를 사용하여 모든 누락된 값에 대해 상수 값을 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] }) NaN이 있는 열 값에 대한 상수 값 배치, 즉 여기에 단위 열의 경우 -
constVal =200
NaN을 상수 값(예:200 -
)으로 바꿉니다.dataFrame['단위'].fillna(value=constVal, inplace=True)
예
다음은 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 값에 대한 상수 값 배치, 즉 단위의 경우 columns hereconstVal =200# NaN을 상수 값으로 바꿉니다. 즉 200dataFrame['Units'].fillna(value=constVal, inplace=True)print"\nNaN 값을 상수 값으로 채운 후 데이터 프레임을 업데이트했습니다...\n",dataFrame 출력
이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -
DataFrame ... Car Units0 BMW 100.01 Lexus 150.02 Lexus NaN3 Mustang 80.04 Bentley NaN5 Mustang NaN 상수 값으로 NaN 값을 채운 후 데이터 프레임 업데이트... Car Units0 BMW 100.01 Lexus 150.02 Lexus 40t0 .0 3 Mustang 208.0