Pandas DataFrame で NaN 値を効果的に置き換える方法は?

データフレーム列の NaN 値を置換する

Pandas データフレームを操作するときに、NaN (非数値) として表される欠落データまたは無効なデータが発生する) の値は一般的な課題となる可能性があります。これらの値はデータの処理と分析を妨げる可能性があります。この問題に対処するには、さまざまなメソッドを利用してこれらの NaN 値を置き換えることができます。

1 つの効果的な解決策は、DataFrame.fillna() メソッドまたは Series.fillna() メソッドを採用することです。このメソッドは、欠損値を指定された値で埋めるための単純かつ直接的な方法を提供します。例:

df = df.fillna(0)

この例では、データフレーム 'df' 内のすべての NaN 値が 0 に置き換えられます。必要に応じて、置換値を列ごとに指定することもできます:

df[1] = df[1].fillna(0)

または、列固有の機能を使用することもできます。

df = df.fillna({1: 0})

NaN 値を置き換える他のアプローチinclude:

• .replace メソッドの使用: このメソッドを使用すると、NaN を特定の値または別の列の値に置き換えることができます。
• NaN を別のデータ型に変換: 変換できます。関数を適用する前に、NaN を float や integer などの別のデータ型に変換します。
• .sparse 属性の使用: この属性NaN 値を含むスパース データを操作できます。

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