Untuk mengganti nilai NaN dengan Nol di Kolom Tertentu dari DataFrame, pertama-tama akses kolom menggunakan pengindeksan, lalu panggil metode fillna(). Berikan 0 sebagai argumen ke metode fillna()
Dalam tutorial ini, kita akan mempelajari cara mengganti nilai NaN dengan 0 pada kolom tertentu menggunakan DataFrame. metode fillna()
Contoh
Ganti NaN dengan 0 hanya dalam Satu Kolom DataFrame
Pada program berikut ini, kita mengisi nilai NaN sebesar col_0 saja
Contoh. py
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'col_0': [11, np.nan, np.nan, np.nan], 'col_1': [np.nan, 55, 77, 66]}
df = pd.DataFrame(data)
df['col_0'] = df['col_0'].fillna(0)
print(df)Coba Daring
Keluaran
col_0 col_1
0 11.0 NaN
1 0.0 55.0
2 0.0 77.0
3 0.0 66.0
_
Ganti NaN dengan 0 dalam Dua Kolom DataFrame
Dalam program berikut, kita mengisi nilai NaN dari col_0 dan col_1
Contoh. py
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'col_0': [11, np.nan, np.nan, np.nan], 'col_1': [np.nan, 55, 77, 66], 'col_2': [np.nan, 99, np.nan, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
cols = ['col_0', 'col_1']
df[cols] = df[cols].fillna(0)
print(df)Coba Daring
Keluaran
col_0 col_1 col_2
0 11.0 0.0 NaN
1 0.0 55.0 99.0
2 0.0 77.0 NaN
3 0.0 66.0 88.0
Kesimpulan
Dalam Tutorial Pandas ini, kami belajar cara mengganti nilai NaN di kolom tertentu dengan 0 menggunakan DataFrame. metode fillna()
Dalam tutorial Python Pandas ini, akan dipelajari cara mengganti nilai nan dengan 0 di Python menggunakan Pandas. Selain itu, kami akan membahas topik ini
- Panda ganti nan dengan 0 di kolom
- Panda mengganti nan dengan 0 untuk banyak kolom
- Panda mengganti nan dengan 0 dalam satu kolom
- Panda mengganti nan dengan 0 di tempat
- Panda menggantikan nan dengan 0
- Seri panda ganti nan dengan 0
- Penggabungan panda ganti nan dengan 0
- Panda mengisi nilai nan dengan 0
- Pandas read_csv ganti nan dengan 0
- Panda mengganti nan dengan 0 di semua kolom
- ganti nan dengan daftar 0 panda
- Panda mengganti string nan dengan 0
- Panda sum ganti nan dengan 0
- Pivot panda ganti nan dengan 0
Daftar isi
Panda mengganti nan dengan 0
- Pada program kali ini akan dibahas bagaimana cara mengganti nilai nan dengan nol dengan menggunakan Pandas DataFrame
- Dalam Python, Pemrograman nan berarti bukan angka. Ini adalah nilai-nilai khusus dalam array NumPy serta Pandas dan itu mewakili nilai-nilai yang hilang dalam Dataset
- Dalam Python kebanyakan kita dapat mengganti nilai Nan dengan string kosong tetapi dalam artikel ini, kita akan membahas cara mengganti nilai nan dengan nol di Pandas DataFrame
- Ada berbagai pendekatan untuk memecahkan masalah ini. Mari kita ambil contoh dan pahami apa sebenarnya nilai nan yang bekerja di Pandas dan bagaimana cara mengganti nan dengan nol
- Dengan menggunakan Isian. metode na()
- Dengan menggunakan metode replace()
Dengan menggunakan Isian. metode na()
Metode ini digunakan untuk mengisi missing value pada Pandas DataFrame. Sedangkan dalam kasus array NumPy memiliki np. nan yang menunjukkan nilai numerik yang hilang
Sintaksis
Berikut Sintaks isian. metode na()
DataFrame.fillna
(
value=None,
method=None,
axis=None,
inplace=False,
limit=None,
downcast=None
)
_
- Ini terdiri dari beberapa parameter
- Nilai. Parameter ini menentukan nilai yang akan digunakan untuk mengisi nilai null. Pada artikel ini, Anda harus memberikan satu nilai yaitu 0 dan ini akan digunakan untuk mengisi semua nilai yang hilang di Pandas Dataframe
- metode. Parameter ini digunakan untuk mengisi nilai yang hilang pada Seri dan secara default nilainya adalah Tidak ada
- sumbu. Metode ini hanya mengambil nilai integer atau string untuk kolom dan baris
- di tempat. Secara default parameter ini diatur ke inplace =False yang artinya tidak mengisi nilai di tempat kosong
Contoh
Mari kita ambil contoh dan periksa cara menggunakan isian. na() metode di Pandas
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'new_val': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
df['new_val'] = df['new_val'].fillna(0)
print (df)
Dalam program di atas, kami mengambil DataFrame dengan np. nilai nan. Sekarang kita akan menggunakan metode fillna() untuk mengganti nilai-nilai ini np. nilai nan dengan nol
Ini adalah eksekusi dari kode yang diberikan berikut
Panda mengganti nan dengan 0
Dengan menggunakan metode replace()
- Ini adalah pendekatan lain untuk mengganti nilai nan dengan nol dengan menggunakan Pandas DataFrame
- Dengan menggunakan Panda. metode replace() nilai Pandas DataFrame dapat diganti dengan nilai lain seperti nol
Sintaksis
Berikut Sintaks Pandas. mengganti() metode
DataFrame.replace
(
to_replace=None,
value=None,
inplace=False,
limit=None,
regex=False,
method='pad'
)
_
Kode sumber
import pandas as pd
import numpy as np
new_dictionary = {'Employee_name': ['George','Micheal','William','Liah','Oliva','Elite','James','Potter'],
'Employee_id': [ np.nan, 763, np.nan, np.nan, 279,np.nan,99928,np.nan],
'Employee_age': [277, np.nan, np.nan, np.nan, 267, 2883, np.nan, 829]}
df = pd.DataFrame(new_dictionary)
new_result = df.replace(np.nan, 0)
print(new_result)
Anda dapat merujuk ke Screenshot di bawah ini
Panda mengganti nan dengan 0
Membaca. Cara Menambahkan Kolom ke DataFrame di Python Pandas
Panda ganti nan dengan 0 di kolom
- Mari kita lihat bagaimana mengganti nilai nan dengan nol di kolom dengan Python
- Untuk melakukan tugas khusus ini, kita dapat menerapkan DataFrame. metode fillna(). Dalam program ini, kita akan melihat bagaimana mengganti nilai nan dalam kolom
- Di Python, fungsi ini digunakan untuk mengisi nilai yang hilang dalam DataFrame yang diberikan dan mengganti nilai tersebut dengan nol
Contoh
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
[[np.nan, np.nan, 745],
[567, np.nan, 156],
[348, 118, np.nan],
[np.nan, np.nan, np.nan]],
columns=['Australia', 'Germany', 'China'])
df['China'] = df['China'].fillna(0)
df['Germany'] = df['Germany'].fillna(0)
df['Australia'] = df['Australia'].fillna(0)
print("Updated DataFrame",df)
_
Pada kode di atas terlebih dahulu, kami telah membuat DataFrame 'df' dan kemudian menetapkan nilai nan dan numerik di dalamnya. Sekarang pilih elemen kolom tertentu bersama dengan metode Fillna(). Setelah Anda akan mencetak 'df' maka output hanya akan menampilkan nilai nol dan bilangan bulat numerik
Ini adalah Screenshot dari kode yang diberikan berikut
Panda ganti nan dengan 0 di kolom
Membaca. Cara Mengonversi Pandas DataFrame ke NumPy Array dengan Python
Panda mengganti nan dengan 0 untuk banyak kolom
- Di sini kita bisa melihat bagaimana mengganti nilai nan dengan nol untuk banyak kolom dengan menggunakan metode replace() di Python Pandas
- Di Python, metode ini digunakan untuk pembersihan data, dan teknik ini digunakan untuk mengganti nilai nan dengan nol di banyak kolom. Saat Anda menggunakan metode ini di DataFrame apa pun, metode ini akan menggantikan setiap instance nilai di kolom mana pun
Mari kita lihat sebuah contoh
Kode sumber
import pandas as pd
import numpy as np
new_dict = {'Stu_name': ['William', 'Jmaes', 'Chris', 'Hemsowrth'],
'Stu_age': [14, np.nan, np.nan, 34],
'Stu_name': [998, np.nan, 157,np.nan],
'Stu_marks':[167, np.nan,556,np.nan]}
df = pd.DataFrame(new_dict)
df['Stu_age'] = df['Stu_age'].replace(np.nan,0)
df['Stu_marks'] = df['Stu_marks'].replace(np.nan,0)
print("Updated DataFrame",df)
_
Pada kode di atas terlebih dahulu, kita hanya mengimpor paket-paket yang kita perlukan untuk menjalankan program ini. Sekarang kami telah membuat objek DataFrame sederhana dan DataFrame ini berisi 'Student_information'
DataFrame memiliki empat variabel 'Kolom'. Sekarang kami hanya ingin menampilkan beberapa kolom di DataFrame baru. Untuk melakukan ini kita akan menggunakan metode replace() bersama dengan nama kolom dalam daftar
Berikut adalah implementasi dari kode yang diberikan berikut ini
Panda mengganti nan dengan 0 untuk banyak kolom
Membaca. Cara Menemukan Duplikat di Python DataFrame
Panda mengganti nan dengan 0 dalam satu kolom
- Dalam Program ini, kita akan membahas cara mengganti nilai nan dengan nol di kolom tertentu dari Pandas DataFrame
- Untuk melakukan tugas ini kita akan menggunakan DataFrame. metode fillna() dan fungsi ini akan membantu pengguna untuk mengganti nilai di kolom tertentu. Dalam contoh ini, kami akan menyebutkan nama kolom dalam daftar dan kemudian menggunakan metode fillna(). Setelah Anda mencetak 'df' maka output hanya akan menampilkan satu nilai kolom 'Japan'
Contoh
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
[[np.nan, np.nan, 456],
[110, np.nan, 145],
[np.nan, 113, np.nan],
[np.nan, np.nan, np.nan]],
columns=['Japan', 'U.S.A', 'England'])
df['Japan'] = df['U.S.A'].fillna(0)
print("Updated DataFrame",df)
Anda dapat merujuk ke Screenshot di bawah ini
Panda mengganti nan dengan 0 dalam satu kolom
Seperti yang Anda lihat di Screenshot, kerangka data baru berisi nilai nol dalam nama kolom 'Jepang'
Membaca. Tambahkan baris ke Dataframe Python Pandas
Panda mengganti nan dengan 0 di tempat
- Mari kita lihat bagaimana mengganti nilai nan dengan 0 dengan menggunakan parameter inplace di dalamnya di Pandas
- Dalam metode ini, parameter inplace diatur ke inplace =True yang artinya akan mengisi nilai null dan langsung memodifikasi Pandas DataFrame asli. Jika Anda menyetel inplace =True maka itu mengisi nilai di tempat kosong
- Secara default, metode ini mengambil nilai inplace='False' yang berarti kerangka data baru dengan konten yang dihasilkan dikembalikan
Kode sumber
import pandas as pd
import numpy as np
Student_info = {'Stu_name': ['Hayden', 'Adam', 'Mathew', 'Gilchrist'],
'Stu_age': [16, 18, np.nan, np.nan],
'Stu_marks': [180, np.nan, 340,np.nan]}
df = pd.DataFrame(Student_info)
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)
Ini adalah Screenshot dari kode yang diberikan berikut
Panda mengganti nan dengan 0 pada tempatnya
Membaca. Periksa Apakah DataFrame Kosong di Python Pandas
Panda menggantikan nan dengan 0
- Di sini kita bisa melihat cara mengganti nilai nan dengan nol di Pandas DataFrame
- Dengan menggunakan Panda. metode replace() kita dapat melakukan tugas khusus ini dan mengubah nilai bilangan bulat numerik dengan 0
Kode sumber
import pandas as pd
import numpy as np
new_dictionary = {'Employee_name': ['Brett','lee','John','Liah','Oliva','Elite','James','Potter'],
'Employee_id': [ np.nan, 157, np.nan, np.nan, 239,np.nan,445,np.nan],
'Employee_age': [277, np.nan, np.nan, np.nan, 267, 2883, np.nan, 829]}
df = pd.DataFrame(new_dictionary)
new_result = df.replace(np.nan, 0)
print(new_result)
Dalam program di atas, kami mengambil DataFrame dengan np. nilai nan. Sekarang kita akan menggunakan DataFrame. metode replace() untuk mengganti nilai-nilai ini np. nilai nan dengan nol
Ini adalah eksekusi dari kode yang diberikan berikut
Panda menggantikan nan dengan 0
Membaca. Python Panda menggantikan banyak nilai
Seri panda ganti nan dengan 0
- Pada Program kali ini akan dibahas bagaimana cara mengganti nilai nan dengan 0 dengan menggunakan Pandas Series
- Dalam seri Python Pandas hanya dapat menyimpan satu daftar dengan indeks dan kerangka data adalah kumpulan seri untuk menganalisis data. Kita juga dapat mengonversi kamus, daftar, dan tupel menjadi seri dengan menggunakan metode “seri” panda
- Sekarang dalam program ini, kita akan memeriksa bagaimana cara mengganti nilai nan dengan nol dengan membuat objek DataFrame
Contoh
import pandas as pd
import numpy as np
new_series = {'val1': [15, np.nan, 536, np.nan, 22, 234, np.nan,
np.nan, 82, np.nan],
'val2': [19, 25, np.nan, np.nan, 11, np.nan,
np.nan, 234, 119, np.nan],
'val3': [16, 856, np.nan, np.nan, np.nan, 3312, 9913,
19, 1567, np.nan]}
df = pd.DataFrame(new_series)
df = df.fillna(0)
print(df)
Dalam kode di atas pertama, kita telah mengimpor perpustakaan panda dan NumPy dan kemudian membuat kamus di mana kita harus menetapkan bilangan bulat numerik serta nilai nan
Berikut adalah implementasi dari kode yang diberikan berikut ini
Seri panda ganti nan dengan 0
Membaca. Cara Mengatur Kolom sebagai Indeks di Python Pandas
Penggabungan panda ganti nan dengan 0
- Di sini kita bisa melihat bagaimana menggabungkan dua dataframe yang berbeda dan mengganti nilai nan dengan nol dengan menggunakan Pandas. Concat() metode
- Di Python, fungsi ini digunakan untuk menggabungkan seri dataframe bersama dengan sumbu objek Pandas. Dalam metode ini, kita juga dapat melewatkan berbagai argumen untuk mengubah perilaku operasi penggabungan Pandas
Sintaksis
Berikut Sintaks Pandas. Concat() metode
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'new_val': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
df['new_val'] = df['new_val'].fillna(0)
print (df)
0
- Ini terdiri dari beberapa Parameter
- objs. Parameter ini menentukan urutan objek seri atau bingkai data dan jika seri pemetaan dilewatkan, kunci yang diurutkan akan digunakan sebagai parameter kunci
- sumbu. Secara default, nilainya adalah 0 dan digunakan untuk menggabungkan sumbu dalam kerangka data. Jika sumbu=1 maka ia melakukan kolom-bijaksana
- bergabung. Parameter ini menunjukkan cara mengontrol indeks pada sumbu lain
- abaikan_indeks. Secara default, nilainya salah jika benar maka jangan gunakan nilai indeks pada sumbu yang diberikan
- kunci. Secara default, nilainya adalah Tidak Ada dan seharusnya hanya berisi nilai tupel
- Level. Parameter ini menentukan level (daftar urutan) dan secara default, tidak mengambil nilai apa pun
Mari kita ambil contoh dan periksa cara menggabungkan dua seri kerangka data dan juga mengganti nilai nan dengan nol
Kode sumber
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'new_val': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
df['new_val'] = df['new_val'].fillna(0)
print (df)
1
Dalam program di atas pertama, kami telah membuat dua kerangka data yang berbeda 'new_series' dan 'new_col' yang berisi bilangan bulat dan nilai nan
Sekarang nyatakan daftar dan tetapkan nama kolom untuk itu. Setelah itu gunakan Panda. concat() metode untuk menggabungkan dua seri dengan daftar parameter
Ini adalah eksekusi dari kode yang diberikan berikut
Penggabungan panda ganti nan dengan 0
Membaca. Python DataFrame ke CSV
Panda mengisi nilai nan dengan 0
- Dalam Program ini, kita akan membahas cara mengganti nilai nan dengan 0 dengan menggunakan metode fillna() di Python Pandas
- Di Python Pandas, metode ini digunakan untuk mengisi nilai NA/NAN dan selalu mengembalikan objek Pandas DataFrame dengan nilai yang hilang. Ini adalah nilai-nilai khusus dalam array NumPy serta Pandas dan itu mewakili nilai-nilai yang hilang dalam Dataset
Sintaksis
Berikut Sintaks Pandas. metode fillna()
DataFrame.fillna
(
value=None,
method=None,
axis=None,
inplace=False,
limit=None,
downcast=None
)
_
Kode sumber
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'new_val': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
df['new_val'] = df['new_val'].fillna(0)
print (df)
_3
Dalam program di atas, kami mengambil DataFrame dengan np. nilai nan. Sekarang kita akan menggunakan metode fillna() untuk mengganti nilai-nilai ini np. nilai nan dengan nol
Anda dapat merujuk ke Screenshot di bawah ini
Panda mengisi nilai nan dengan 0
Membaca. Dapatkan indeks Pandas Python
Panda mengganti nan dengan 0 di semua kolom
- Mari kita lihat bagaimana mengganti nilai nan dengan nol di semua kolom di Python Pandas
- Untuk melakukan tugas khusus ini kita dapat menerapkan metode Pandas. metode fillna(). Dalam contoh ini kami akan mengganti semua nilai nan yang tersedia dalam daftar yang diberikan
Contoh
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'new_val': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
df['new_val'] = df['new_val'].fillna(0)
print (df)
_4
Pada kode di atas terlebih dahulu, kami telah membuat DataFrame 'df' dan kemudian menetapkan nilai nan dan numerik di dalamnya. Sekarang pilih elemen kolom tertentu bersama dengan metode fillna(). Setelah Anda akan mencetak 'df' maka output hanya akan menampilkan nilai nol dan bilangan bulat numerik
Ini adalah eksekusi dari kode yang diberikan berikut
Panda mengganti nan dengan 0 di semua kolom
Membaca. Python Panda Menulis DataFrame ke Excel
Ganti nan dengan daftar 0 panda
- Di sini kita bisa melihat bagaimana mengganti nilai nan dengan nol dalam daftar dengan menggunakan Pandas
- Dalam Program ini, kami telah mengimpor perpustakaan panda dan kemudian membuat daftar yang berisi nilai integer dan nan. Sekarang ulangi melalui nilai menggunakan metode pemahaman daftar
- Di Python, metode pemahaman daftar digunakan untuk membuat daftar dengan melakukan operasi pada setiap item dalam daftar yang ada
Kode sumber
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'new_val': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
df['new_val'] = df['new_val'].fillna(0)
print (df)
5
Berikut adalah implementasi dari kode yang diberikan berikut ini
Ganti nan dengan daftar 0 panda
Membaca. Hitung Baris di Pandas DataFrame
Panda mengganti string nan dengan 0
- Dalam program ini, kita akan melihat bagaimana mengganti nilai string nan dengan nol di Pandas. Untuk melakukan tugas ini kita akan menggunakan metode replace()
- Dengan menggunakan Panda. metode replace() nilai Pandas DataFrame dapat diganti dengan nilai lain seperti nol
Contoh
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'new_val': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
df['new_val'] = df['new_val'].fillna(0)
print (df)
_6
Pada kode di atas terlebih dahulu, kita telah membuat kamus dan menetapkan elemen key-value pair. Dalam contoh ini, kunci dianggap sebagai nama kolom dan daftar hanya berisi nilai string. Sekarang kami ingin mengganti 'np. nan’ dengan nol dengan menggunakan metode replace()
Anda dapat merujuk ke Screenshot di bawah ini
Panda mengganti string nan dengan 0
Membaca. Iterrow DataFrame Python Pandas
Panda sum ganti nan dengan 0
- Mari kita lihat bagaimana menjumlahkan semua nilai integer dalam kerangka data yang diberikan dengan menggunakan Pandas. jumlah() metode dalam Python Panda
- Dalam Python, Panda menyediakan fungsi yaitu sum() dan dapat digunakan untuk mendapatkan jumlah semua nilai dalam bingkai data Panda bersama dengan sumbu dan metode ini selalu mengembalikan rangkaian yang menyimpan jumlah semua nilai di setiap kolom
Sintaksis
Berikut Sintaks Pandas. jumlah() metode
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'new_val': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
df['new_val'] = df['new_val'].fillna(0)
print (df)
_7
- Ini terdiri dari beberapa parameter
- sumbu. Parameter ini menunjukkan jumlah nilai yang akan dihitung. Jika sumbu = 1 itu berarti jumlah nilai yang diwakili oleh kolom
- skipna. Secara default dibutuhkan nilai sebenarnya
- tingkat. Secara default tidak ada dan bilangan bulat atau nama level
Kode sumber
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'new_val': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
df['new_val'] = df['new_val'].fillna(0)
print (df)
_8
Dalam program di atas, kami telah memanggil fungsi sum() pada Pandas DataFrame ini tanpa argumen sumbu apa pun. Jadi, ini menampilkan seri Dataframe di mana setiap nilai dalam seri mewakili jumlah nilai dalam kolom
Anda dapat merujuk ke Screenshot di bawah ini
Panda sum ganti nan dengan 0
Membaca. Python mengonversi DataFrame ke daftar
Pivot panda ganti nan dengan 0
- Pada program Python kali ini kita akan membahas bagaimana cara mengganti nilai nan dengan nol dengan menggunakan fungsi pivot dan replace
- Dalam Python, fungsi ini mewakili tabel pivot berdasarkan nilai unik dan juga diisi dengan nilai
Sintaksis
Berikut Sintaks Pandas. fungsi pivot()
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'new_val': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
df['new_val'] = df['new_val'].fillna(0)
print (df)
_9
Contoh
DataFrame.replace
(
to_replace=None,
value=None,
inplace=False,
limit=None,
regex=False,
method='pad'
)
_0
Ini adalah Output dari kode yang diberikan berikut
Pivot panda ganti nan dengan 0
Dalam tutorial Python Pandas ini, kita telah mempelajari cara mengganti nilai nan dengan 0 di Python menggunakan Pandas. Juga, kami telah membahas topik-topik ini
- Panda ganti nan dengan 0 di kolom
- Panda mengganti nan dengan 0 untuk banyak kolom
- Panda mengganti nan dengan 0 dalam satu kolom
- Panda mengganti nan dengan 0 di tempat
- Panda menggantikan nan dengan 0
- Seri panda ganti nan dengan 0
- Penggabungan panda ganti nan dengan 0
- Panda mengisi nilai nan dengan 0
- Pandas read_csv ganti nan dengan 0
- Panda mengganti nan dengan 0 di semua kolom
- ganti nan dengan daftar 0 panda
- Panda mengganti string nan dengan 0
- Panda sum ganti nan dengan 0
- Pivot panda ganti nan dengan 0
Bijay Kumar
Python adalah salah satu bahasa paling populer di Amerika Serikat. Saya telah bekerja dengan Python untuk waktu yang lama dan saya memiliki keahlian dalam bekerja dengan berbagai perpustakaan di Tkinter, Pandas, NumPy, Turtle, Django, Matplotlib, Tensorflow, Scipy, Scikit-Learn, dll… Saya memiliki pengalaman dalam bekerja dengan berbagai klien . Lihat profil saya
Bagaimana Anda mengganti NaN dengan nol di Python?
Anda juga dapat menggunakan df. ganti(np. nan,0) untuk mengganti semua nilai NaN dengan nol. Ini menggantikan semua kolom DataFrame dengan nol untuk nilai Nan.
Bagaimana Anda mengganti nilai NaN dengan Python?
Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan metode fillna() . Operasi dasar dari seri panda ini. metode fillna() digunakan untuk mengganti nilai yang hilang (Nan atau NA) dengan nilai tertentu. Awalnya, metode memverifikasi semua nilai Nan dan menggantinya dengan nilai pengganti yang ditetapkan.
Bagaimana cara membaca NaN sebagai 0 dengan Python?
Anda dapat mengganti nilai NaN dengan 0 di Pandas DataFrame menggunakan DataFrame. metode fillna() . Berikan nol sebagai argumen ke metode fillna() dan panggil metode ini pada DataFrame tempat Anda ingin mengganti nilai NaN dengan nol.
Bagaimana cara mengubah NaN menjadi nilai yang hilang?
Anda dapat mengganti nilai yang hilang ( NaN ) di panda. DataFrame dan Seri dengan nilai apa pun menggunakan metode fillna() .
