परिचय
पैंडास इंडेक्स में NaN मानों को किसी विशिष्ट मान से भरने के लिए index.fillna() मेथड का उपयोग करें।
आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import pandas as pd
import numpy as npकुछ NaN मानों वाला पैंडास इंडेक्स बनाएं
index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])पैंडास इंडेक्स प्रदर्शित करें
print("पैंडास इंडेक्स...\n", index)NaN को विशिष्ट मान से भरें
print("\nNaN मान भरने के बाद इंडेक्स ऑब्जेक्ट...\n", index.fillna('Amit'))पूर्ण उदाहरण
import pandas as pd
import numpy as np
# कुछ NaN मानों वाला पैंडास इंडेक्स बनाएं
index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])
# पैंडास इंडेक्स प्रदर्शित करें
print("पैंडास इंडेक्स...\n", index)
# इंडेक्स में तत्वों की संख्या लौटाएं
print("\nइंडेक्स में तत्वों की संख्या...\n", index.size)
# डेटा का dtype लौटाएं
print("\nDtype ऑब्जेक्ट...\n", index.dtype)
# NaN को कुछ विशिष्ट मान से भरें
print("\nNaN मान भरने के बाद इंडेक्स ऑब्जेक्ट...\n", index.fillna('Amit'))आउटपुट
पैंडास इंडेक्स... Float64Index([50.0, 10.0, 70.0, nan, 90.0, 50.0, nan, nan, 30.0], dtype='float64') इंडेक्स में तत्वों की संख्या... 9 Dtype ऑब्जेक्ट... float64 NaN मान भरने के बाद इंडेक्स ऑब्जेक्ट... Index([50.0, 10.0, 70.0, 'Amit', 90.0, 50.0, 'Amit', 'Amit', 30.0], dtype='object')
महत्वपूर्ण नोट
fillna()स्ट्रिंग मान भरने पर इंडेक्स का dtype object में बदल देता है (मिश्रित प्रकार के कारण)।- संख्यात्मक इंडेक्स के लिए, संख्यात्मक भराव मान का उपयोग करें (जैसे
fillna(0)) ताकि dtype बना रहे। - मूल इंडेक्स अपरिवर्तित रहता है; नया इंडेक्स लौटाया जाता है।
- इनप्लेस संशोधन के लिए:
index = index.fillna(value)असाइन करें।
