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PythonPandas-補間法を使用してNaN値を入力します

Interpolate（）メソッドを使用して、NaN値を入力します。以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう-

PythonPandas-補間法を使用してNaN値を入力します

CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする-

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")

NaN値をinterpolate（）-

で埋めます 
dataFrame.interpolate()

例

以下はコードです-

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)

# fill NaN values with interpolate()
res = dataFrame.interpolate()
print("\nDataFrame after interpolation...\n",res)
で埋めます

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame...
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500   100.0
1    Lexus        3500     NaN
2     Audi        2500   120.0
3   Jaguar        2000     NaN
4  Mustang        2500   110.0

DataFrame after interpolation...
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500   100.0
1    Lexus        3500   110.0
2     Audi        2500   120.0
3   Jaguar        2000   115.0
4  Mustang        2500   110.0

  1. Python Pandas – notnull（）を使用してNull値を確認します

    notnull（）メソッドはブール値を返します。つまり、DataFrameにnull値がある場合は、Falseが返され、そうでない場合はTrueが返されます。 以下が、いくつかのNaN、つまりnull値を含むCSVファイルであるとしましょう- まずCSVファイルを読みましょう- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv") null以外の値をチェックする- res = dataFrame.notnull() これで、DataFrameを表示すると、notnull（）がブ

  2. Python Pandas –null以外の値を逆方向に伝播する

    「方法」を使用します ” fillnaのパラメータ （） 方法。後方塗りつぶしには、値「bfill」を使用します 以下に示すように- fillna(method='bfill') 以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう- まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesD