Python Pandas-欠落している列の値（NaN）を定数値で埋めます

fillna（）を使用します メソッドを実行し、パラメータ value を使用して、欠落しているすべての値に定数値を設定します 。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を使用して列の値に定数値を配置します。つまり、ここに単位列を配置します-

constVal = 200

NaNを定数値、つまり200-

dataFrame['Units'].fillna(value=constVal, 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": ['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang'],"Units": [100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN]
   }
)

print"DataFrame ...\n",dataFrame

# placing a constant value for the column values with NaN i.e, for Units columns here
constVal = 200

# Replace NaNs with the constant value i.e 200
dataFrame['Units'].fillna(value=constVal, inplace=True)
print"\nUpdated Dataframe after filling NaN values with constant values...\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 constant values...
       Car   Units
0      BMW   100.0
1    Lexus   150.0
2    Lexus   200.0
3  Mustang    80.0
4  Bentley   200.0
5  Mustang   200.0