Python Pandas - Điền các giá trị cột bị thiếu (NaN) bằng các giá trị không đổi

Sử dụng fillna () và đặt một giá trị không đổi trong đó cho tất cả các giá trị bị thiếu bằng cách sử dụng tham số value . Đầu tiên, hãy để chúng tôi nhập các thư viện được yêu cầu với bí danh tương ứng của chúng -

import pandas as pd
import numpy as np

Tạo một DataFrame có 2 cột. Chúng tôi đã đặt các giá trị NaN bằng Numpy np.NaN -

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

Đặt một giá trị không đổi cho các giá trị cột với NaN, tức là cho các cột Đơn vị tại đây -

constVal = 200

Thay thế các NaN bằng giá trị không đổi, tức là 200 -

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

Ví dụ

Sau đây là mã -

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

Đầu ra

Điều này sẽ tạo ra kết quả sau -

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