Pandas DataFrames의 누락된 값을 열 평균으로 바꾸는 방법은 무엇입니까?-파이썬 튜토리얼-php.cn

Pandas DataFrames의 누락된 값을 열 평균으로 바꾸는 방법은 무엇입니까?

Barbara Streisand

풀어 주다： 2024-10-28 18:33:02

원래의

1057명이 탐색했습니다.

How to Replace Missing Values in Pandas DataFrames with Column Averages?

Pandas DataFrames에서 NaN 값을 열 평균으로 바꾸기

Pandas DataFrames로 작업할 때 NaN(누락) 값이 나타나는 것이 일반적입니다. 이러한 값을 효과적으로 처리하려면 적절한 값으로 바꾸는 것이 중요합니다. 한 가지 효율적인 방법은 NaN 값을 해당 열의 평균으로 바꾸는 것입니다.

DataFrame.fillna를 사용한 솔루션

참조 질문에 언급된 접근 방식과 달리 pandas DataFrames는 다르게 처리될 수 있습니다. DataFrame.fillna 메서드는 NaN 값을 채우기 위한 간단한 솔루션을 제공합니다.

<code class="python">df.fillna(df.mean())</code>

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자세한 설명:

df.mean() 함수는 다음을 계산합니다. DataFrame에 있는 각 열의 평균입니다.
fillna 메소드는 계산된 평균을 가져와 각 열의 NaN 값을 해당 평균으로 채웁니다.

예:

다음 DataFrame을 고려해 보겠습니다.

          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       NaN -2.027325  1.533582
4       NaN       NaN  0.461821
5 -0.788073       NaN       NaN
6 -0.916080 -0.612343       NaN
7 -0.887858  1.033826       NaN
8  1.948430  1.025011 -2.982224
9  0.019698 -0.795876 -0.046431

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fillna 메서드를 평균에 적용한 후:

          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

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설명된 대로 NaN 값은 다음으로 대체되었습니다. 해당 열 평균.

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