Bagaimana untuk Menggantikan Nilai NaN dengan Berkesan dalam Pandas DataFrames?

Ganti Nilai NaN dalam Lajur Bingkai Data

Apabila bekerja dengan Bingkai Data Pandas, menemui data yang hilang atau tidak sah yang diwakili sebagai NaN (Bukan Nombor ) nilai boleh menjadi cabaran biasa. Nilai ini boleh menghalang pemprosesan dan analisis data. Untuk menangani isu ini, kami boleh memanfaatkan pelbagai kaedah untuk menggantikan nilai NaN ini.

Satu penyelesaian yang berkesan ialah menggunakan kaedah DataFrame.fillna() atau Series.fillna(). Kaedah ini menyediakan cara yang mudah dan mudah untuk mengisi nilai yang hilang dengan nilai yang ditentukan. Contohnya:

df = df.fillna(0)

Dalam contoh ini, semua nilai NaN dalam kerangka data 'df' akan digantikan dengan 0. Jika mahu, anda juga boleh menentukan nilai gantian mengikut lajur:

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

Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan kefungsian khusus lajur:

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

Pendekatan lain untuk gantikan nilai NaN termasuk:

• Menggunakan kaedah .replace: Kaedah ini membenarkan anda menggantikan NaN dengan nilai tertentu atau nilai lajur lain.
• Menukar NaN kepada jenis data yang berbeza: Anda boleh menukar NaN kepada jenis data yang berbeza, seperti apungan atau integer, sebelum menggunakan fungsi.
• Menggunakan atribut .sparse: Atribut ini membolehkan anda memanipulasi data jarang, yang termasuk nilai NaN.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menggantikan Nilai NaN dengan Berkesan dalam Pandas DataFrames?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!