팬더의 다른 열에 있는 해당 값을 사용하여 한 열의 누락된 값을 효율적으로 채우는 방법은 무엇입니까?

fillna()를 효율적으로 활용하여 누락된 값을 다른 열의 해당 값으로 채우기

표 형식 데이터로 작업할 때 분석을 방해할 수 있는 누락된 값이 흔히 발생합니다. pandas fillna() 메서드는 이러한 null 값을 원하는 값으로 바꾸는 간단하고 효율적인 솔루션을 제공합니다. 그러나 fillna()를 통해 누락된 셀에 특정 값을 직접 할당하는 것은 특히 대규모 데이터세트의 경우 비효율적이고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 Pandas는 누락된 값을 채울 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 다른 열의 해당 요소. 이 접근 방식을 사용하면 각 행을 수동으로 반복할 필요가 없으므로 성능과 유지 관리성이 크게 향상됩니다.

'Cat2' 열의 값을 사용하여 'Cat1' 열의 누락된 값을 채우려는 다음 예를 고려해 보세요.

이전:

이후:

fillna() 메서드를 사용하면 이 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

df['Cat1'].fillna(df['Cat2'])

이 코드는 'Cat1'의 누락된 값을 'Cat2'의 해당 값으로 손쉽게 대체하여 데이터 구조를 보존하고 부정확하거나 일관되지 않은 값이 유입되는 것을 방지합니다. 결과 DataFrame에는 완전하고 일관된 데이터가 있어 추가 분석이나 처리가 가능합니다.

위 내용은 팬더의 다른 열에 있는 해당 값을 사용하여 한 열의 누락된 값을 효율적으로 채우는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!