PythonPandas-欠落している列の値を中央値で埋める

中央値は、データの上半分と下半分を分離します。 fillna（）メソッドを使用し、中央値を設定して、欠落している列を中央値で埋めます。まず、必要なライブラリをそれぞれのエイリアスとともにインポートしましょう-

import pandas as pd
import numpy as np

2列のDataFrameを作成します。 Numpy np.NaNを使用してNaN値を設定しました −

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

NaNを使用して列値の中央値を検索します。つまり、ここで単位列を検索します。 NaNを、Units列のmedian（）を使用して配置されている列の中央値に置き換えます-

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

例

以下はコードです-

import pandas as pd
import numpy as np

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

print"DataFrame ...\n",dataFrame

# finding median of the column values with NaN i.e, for Units columns here
# Replace NaNs with the median of the column where it is located
dataFrame.fillna(dataFrame['Units'].median(), inplace = True)

print"\nUpdated Dataframe after filling NaN values with median...\n",dataFrame

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame ...
       Car   Units
0    Lexus   100.0
1      BMW   150.0
2     Audi     NaN
3  Bentley    80.0
4  Mustang     NaN
5    Tesla     NaN

Updated Dataframe after filling NaN values with median...
       Car   Units
0    Lexus   100.0
1      BMW   150.0
2     Audi   100.0
3  Bentley    80.0
4  Mustang   100.0
5    Tesla   100.0