PYTHON PANDAS ЗАМЕНИТЬ NAN НА 0
Python pandas является мощным инструментом для работы с данными. Иногда, по разным причинам, столбцы таблицы могут содержать пропущенные значения (NaN). Это может мешать проводить различные анализы и обработки данных. Чтобы решить эту проблему, можно использовать метод fillna() библиотеки pandas.
Для заполнения пропущенных значений столбца pandas можно использовать различные алгоритмы и методы заполнения. Наиболее распространенный метод - замена NaN на конкретное значение (например, на 0).
Для замены NaN на 0 в столбце 'column_name' можно использовать следующий код:
import pandas as pd
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(0)В данном примере мы использовали метод fillna() для замены пропущенных значений столбца 'column_name' на 0. Обратите внимание, что мы выполняем операцию над столбцом 'column_name' внутри объекта DataFrame df.
Pandas Change NaN to Zeros in DataFrame
Python Pandas - DropNa
#28. Pandas: What is a missing value? NaN, NaT, None, Inf in Python - 14 - Tutorial
Python Pandas - FillNa
Replacing NaN values with zero in pandas DataFrame in Python
[Pandas Tutorial] how to check NaN and replace it (fillna)
How to Replace Values of Dataframes - Replace, Where, Mask, Update and More
How to replace NaN with 0 or any value using fillna method in python pandas ?
Новые материалы: