🔥Как заполнить пустые строки в pandas? Используйте эти простые шаги!🚀

Чтобы заполнить пустые строки в Pandas, вы можете использовать метод fillna(). Этот метод позволяет заменить все пропущенные значения в DataFrame указанным значением.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с пустыми значениями
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': ['foo', None, 'bar', 'baz', None]}
df = pd.DataFrame(data)

# Заполняем пустые значения строк указанным значением
df_filled = df.fillna('заполнить')
print(df_filled)

В приведенном примере, все пропущенные значения в столбцах 'A' и 'B' будут заменены строкой 'заполнить'.

Как заполнить пустые строки в pandas

При работе с данными в библиотеке pandas, часто возникает необходимость заполнять пустые строки в таблице. В данной статье мы рассмотрим несколько способов, которые помогут вам выполнить такую операцию.

1. Заполнение пустых значений определенным значением

Простейший способ заполнить пустые строки в pandas — это заполнить их определенным значением. Для этого можно воспользоваться методом fillna(). Ниже приведен пример, демонстрирующий этот подход:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с пустыми значениями
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None],
                   'B': [None, 6, None, None, 10]})

# Заполняем пустые значения в столбце 'A' значением 0
df['A'].fillna(0, inplace=True)

# Заполняем пустые значения в столбце 'B' значением 999
df['B'].fillna(999, inplace=True)

print(df)
    

В результате выполнения кода мы получим следующую таблицу:

      A   B
    0  1  999
    1  2    6
    2  0  999
    3  4  999
    4  0   10
    

Как видно из примера, все пустые значения в столбце 'A' были заполнены значением 0, а в столбце 'B' — значением 999.

2. Заполнение пустых значений на основе других значений

Иногда бывает полезно заполнять пустые строки на основе других значений в таблице. Для этого можно воспользоваться методом fillna() в сочетании с методом mean(), median(), mode() или другими методами агрегации. Ниже приведен пример, иллюстрирующий данный подход:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с пустыми значениями
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None],
                   'B': [None, 6, None, None, 10]})

# Заполняем пустые значения в столбце 'A' средним значением
df['A'].fillna(df['A'].mean(), inplace=True)

# Заполняем пустые значения в столбце 'B' медианой
df['B'].fillna(df['B'].median(), inplace=True)

print(df)
    

В результате выполнения кода мы получим следующую таблицу:

      A     B
    0  1   8.0
    1  2   6.0
    2  2   8.0
    3  4   8.0
    4  2  10.0
    

Как видно из примера, пустые значения в столбце 'A' были заполнены средним значением, а пустые значения в столбце 'B' — медианой.

3. Заполнение пустых значений по направлению

В pandas также есть возможность заполнять пустые строки в некотором направлении. Для этого используется метод fillna() в сочетании с параметром method. Ниже приведен пример, иллюстрирующий этот подход:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с пустыми значениями
df = pd.DataFrame({'A': [None, None, 3, 4, 5],
                   'B': [None, 6, None, None, 10]})

# Заполняем пустые значения в столбце 'A' значениями из предыдущих строк
df['A'].fillna(method='ffill', inplace=True)

# Заполняем пустые значения в столбце 'B' значениями из следующих строк
df['B'].fillna(method='bfill', inplace=True)

print(df)
    

В результате выполнения кода мы получим следующую таблицу:

      A     B
    0  NaN   6.0
    1  NaN   6.0
    2  3.0   6.0
    3  4.0  10.0
    4  5.0  10.0
    

Как видно из примера, пустые значения в столбце 'A' были заполнены значениями из предыдущих строк, а пустые значения в столбце 'B' — значениями из следующих строк.

4. Заполнение пустых значений с учетом группировки

Еще один полезный метод в pandas для заполнения пустых строк — это заполнение с учетом группировки. Для этого можно использовать методы groupby() и transform(). Рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с пустыми значениями
df = pd.DataFrame({'A': ['group1', 'group1', 'group2', 'group2', None],
                   'B': [1, 2, 3, None, 5]})

# Группируем данные по столбцу 'A' и заполняем пустые значения в столбце 'B' медианой по группам
df['B'] = df.groupby('A')['B'].transform(lambda x: x.fillna(x.median()))

print(df)
    

В результате выполнения кода мы получим следующую таблицу:

           A    B
    0  group1  1.0
    1  group1  2.0
    2  group2  3.0
    3  group2  4.0
    4    None  5.0
    

Как видно из примера, пустые значения в столбце 'B' были заполнены медианой по соответствующей группе в столбце 'A'.

Заключение

Заполнение пустых строк в pandas — это важная операция при работе с данными. В данной статье мы рассмотрели несколько способов, которые помогут вам заполнить пустые значения в таблице. Независимо от выбранного метода, важно помнить, что правильное заполнение пустых значений позволит вам правильно использовать и анализировать данные.