Python-パンダでNAN値を平均で埋める方法は？

平均値には、mean（）関数を使用します。 NaNを使用して列の平均を計算し、fillna（）を使用してNaN値を平均で埋めます。

まず、必要なライブラリをインポートしましょう-

import pandas as pd
import numpy as np

2つの列といくつかのNaN値を持つDataFrameを作成します。 numpynp.NaN-

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

ここでUnits列の場合、NaNを使用して列値の平均を求めます。したがって、[単位]列には100、150、および80があります。したがって、平均は110-

meanVal = dataFrame['Units'].mean()

NaNを、それが配置されている列の平均に置き換えます。上で計算された平均は110であるため、NaN値は110-

dataFrame['Units'].fillna(value=meanVal, 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

# finding mean of the column values with NaN i.e, for Units columns here
# so the Units column has 100, 150 and 80; therefore the mean would ne 110
meanVal = dataFrame['Units'].mean()

# Replace NaNs with the mean of the column where it is located
# the mean calculated above is 110, so NaN values will be replaced with 110
dataFrame['Units'].fillna(value=meanVal, inplace=True)
print"\nUpdated Dataframe after filling NaN values with mean...\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 mean...
       Car   Units
0      BMW   100.0
1    Lexus   150.0
2    Lexus   110.0
3  Mustang    80.0
4  Bentley   110.0
5  Mustang   110.0