पायथन पांडा - मोड के साथ लापता कॉलम मान भरना

मोड वह मान है जो मानों के एक सेट में सबसे अधिक दिखाई देता है। fillna() . का उपयोग करें विधि और मोड के साथ लापता कॉलम भरने के लिए मोड सेट करें। सबसे पहले, आइए आवश्यक पुस्तकालयों को उनके संबंधित उपनामों के साथ आयात करें -

import pandas as pd
import numpy as np

2 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम 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 के साथ कॉलम मानों का मोड खोजें, यानी यूनिट कॉलम के लिए यहां। NaNs को उस कॉलम के मोड से बदलें, जहां वह यूनिट कॉलम पर मोड () का उपयोग करके स्थित है -

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

उदाहरण

पूरा कोड निम्नलिखित है -

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 mode of the column values with NaN i.e, for Units columns here
# Replace NaNs with the mode of the column where it is located
dataFrame.fillna(dataFrame['Units'].mode()[0], inplace = True)

print"\nUpdated Dataframe after filling NaN values with mode...\n",dataFrame

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

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