पायथन पैंडास - मोड से गायब कॉलम मान भरें

मोड मानों के समूह में सबसे अधिक बार आने वाला मान है। गायब कॉलम को मोड से भरने के लिए fillna() मेथड का उपयोग करें और मोड सेट करें। सबसे पहले, अपने संबंधित उपनामों के साथ आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें –

import pandas as pd
import numpy as np

2 कॉलम वाला डेटाफ्रेम बनाएं। हमने Numpy np.NaN का उपयोग करके NaN मान सेट किए हैं –

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

NaN वाले कॉलम मानों का मोड खोजें, यानी यहां Units कॉलम के लिए। Units कॉलम पर mode() का उपयोग करके NaN को उस कॉलम के मोड से बदलें जहां यह स्थित है –

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

उदाहरण

निम्न पूर्ण कोड है –

import pandas as pd
import numpy as np
# डेटाफ्रेम बनाएं
dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang'],
        "Units": [100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN]
    }
)
print "DataFrame ...\n", dataFrame
# NaN वाले कॉलम मानों का मोड खोजें यानी यहां Units कॉलम के लिए
# NaN को उस कॉलम के मोड से बदलें जहां यह स्थित है
dataFrame.fillna(dataFrame['Units'].mode()[0], inplace=True)
print "\nUpdated Dataframe after filling NaN values with mode...\n", dataFrame

आउटपुट

यह निम्न आउटपुट उत्पन्न करेगा –

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