Ersetzen von NaN-Werten im Pandas-DataFrame durch Spaltendurchschnitte
Das Füllen von NaN-Werten in einem Pandas-DataFrame mit dem Durchschnitt der entsprechenden Spalten ist eine häufige Aufgabe in der Datenanalyse. Während Numpy einen unkomplizierten Ansatz für Arrays bietet, erfordern Pandas DataFrames eine maßgeschneiderte Lösung.
Ansatz:
Um NaN-Werte in einem DataFrame durch Spaltendurchschnitte zu ersetzen, können wir verwenden die DataFrame.fillna-Methode:
<code class="python">df.fillna(df.mean())</code>
Beispiel:
Betrachten Sie einen DataFrame mit NaN-Werten:
<code class="python">import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': [-0.166919, -0.297953, -0.120211, np.nan, np.nan, -0.788073, -0.916080, -0.887858, 1.948430, 0.019698], 'B': [0.979728, -0.912674, -0.540679, -2.027325, np.nan, np.nan, -0.612343, 1.033826, 1.025011, -0.795876], 'C': [-0.632955, -1.365463, -0.680481, 1.533582, 0.461821, np.nan, np.nan, np.nan, -2.982224, -0.046431] })</code>
Berechnen des Mittelwerts von jedem Spalte:
<code class="python">column_averages = df.mean()</code>
Und schließlich Ersetzen der NaN-Werte:
<code class="python">df_filled = df.fillna(column_averages)</code>
Ergebnis:
<code class="python">print(df_filled) A B C 0 -0.166919 0.979728 -0.632955 1 -0.297953 -0.912674 -1.365463 2 -0.120211 -0.540679 -0.680481 3 -0.151121 -2.027325 1.533582 4 -0.151121 -0.231291 0.461821 5 -0.788073 -0.231291 -0.530307 6 -0.916080 -0.612343 -0.530307 7 -0.887858 1.033826 -0.530307 8 1.948430 1.025011 -2.982224 9 0.019698 -0.795876 -0.046431</code>
Wie in der Ausgabe zu sehen , die NaN-Werte werden erfolgreich durch den Durchschnitt ihrer jeweiligen Spalten ersetzt.
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