Python Pandas - เติมค่าคอลัมน์ที่ขาดหายไป (NaN) ด้วยค่าคงที่

ใช้ fillna() วิธีและตั้งค่าคงที่ในนั้นสำหรับค่าที่ขาดหายไปทั้งหมดโดยใช้พารามิเตอร์ ค่า . ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็นด้วยนามแฝงที่เกี่ยวข้อง -

import pandas as pd
import numpy as np

สร้าง DataFrame ที่มี 2 คอลัมน์ เราได้ตั้งค่า NaN โดยใช้ Numpy np.NaN −

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang'],"Units": [100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN]
   }
)

การวางค่าคงที่สำหรับค่าคอลัมน์ด้วย NaN เช่น สำหรับคอลัมน์หน่วยที่นี่ -

constVal = 200

แทนที่ NaN ด้วยค่าคงที่เช่น 200 −

dataFrame['Units'].fillna(value=constVal, inplace=True)

ตัวอย่าง

ต่อไปนี้เป็นรหัส -

import pandas as pd
import numpy as np

# Create DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang'],"Units": [100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN]
   }
)

print"DataFrame ...\n",dataFrame

# placing a constant value for the column values with NaN i.e, for Units columns here
constVal = 200

# Replace NaNs with the constant value i.e 200
dataFrame['Units'].fillna(value=constVal, inplace=True)
print"\nUpdated Dataframe after filling NaN values with constant values...\n",dataFrame

ผลลัพธ์

สิ่งนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -

DataFrame ...
       Car   Units
0      BMW   100.0
1    Lexus   150.0
2    Lexus     NaN
3  Mustang    80.0
4  Bentley     NaN
5  Mustang     NaN

Updated Dataframe after filling NaN values with constant values...
       Car   Units
0      BMW   100.0
1    Lexus   150.0
2    Lexus   200.0
3  Mustang    80.0
4  Bentley   200.0
5  Mustang   200.0