КАК ИЗБАВИТЬСЯ ОТ NAN PYTHON PANDAS

NaN (Not a Number) - это значение, которое может появляться в таблицах и сериях Pandas и означать отсутствие данных или некорректные значения.

Для избавления от NaN'ов в Pandas можно воспользоваться методом fillna(). Он заменит все NaN'ы на указанное значение или метод заполнения. Например, можно заменить на 0:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [np.nan, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
filled_df = df.fillna(0)
print(filled_df.head())

В результате выполнения кода, NaN значения в таблице заменятся на 0:

A B C
0 1.0 0.0 7
1 2.0 5.0 8
2 0.0 6.0 9

Также можно заполнить NaN'ы средним значением по колонке:

mean_A = df['A'].mean()
mean_B = df['B'].mean()
filled_df = df.fillna({'A': mean_A, 'B': mean_B})
print(filled_df.head())

Или удалить строки, содержащие хотя бы один NaN:

clean_df = df.dropna()
print(clean_df.head())

При желании, методы fillna() и dropna() можно вызывать с параметром inplace=True, чтобы изменить оригинальный датафрейм без создания копии.

Drop Rows/Columns With NaN Values Dropna Dataframe Python Pandas

#28. Pandas: What is a missing value? NaN, NaT, None, Inf in Python - 14 - Tutorial

Handle Missing NaN Values Python Pandas Dataframe

Check For Null Values NaN In Dataframe Python Pandas

Create a new df column only with all non-NaN values from other df in Python with pygame.ru()

NaN (Not a Number) in Python Pandas

Анализ данных с помощью Pandas. Запуск jupyter notebook. Jupyter notebook не отрывает браузер

ГРААЛЬ в Трейдинге который сможет ПРИМЕНИТЬ ЛЮБОЙ! Плюса НЕИЗБЕЖНЫ! Трейдинг обучение

BLGPG-6724AEF4001D-24-09-20-00

Новые материалы: