PythonPandas-不足している列の値をモードで埋める

モードは、一連の値の中で最も多く表示される値です。 fillna（）を使用します メソッドを設定し、欠落している列をモードで埋めるようにモードを設定します。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": ['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang'],"Units": [100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN]
   }
)

NaNを使用して列値のモードを検索します。つまり、ここで単位列を検索します。 NaNを、Units列のmode（）を使用して配置されている列のモードに置き換えます-

dataFrame.fillna(dataFrame['Units'].mode()[0], inplace = True)

例

以下は完全なコードです-

import pandas as pd
import numpy as np

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

print"DataFrame ...\n",dataFrame

# finding mode of the column values with NaN i.e, for Units columns here
# Replace NaNs with the mode of the column where it is located
dataFrame.fillna(dataFrame['Units'].mode()[0], inplace = True)

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

出力

これにより、次の出力が生成されます-

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

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