पायथन - पैंडास में NaN मानों को माध्य से कैसे भरें?

माध्य के लिए, mean() फंक्शन का उपयोग करें। NaN वाले कॉलम के लिए माध्य की गणना करें और NaN मानों को माध्य से भरने के लिए fillna() का उपयोग करें।

आइए पहले आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें –

import pandas as pd
import numpy as np

2 कॉलम वाला डेटाफ्रेम बनाएं और कुछ NaN मान। हमने इन NaN मानों को नम्पाई np.NaN का उपयोग करके दर्ज किया है –

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 माध्य खोजें, यानी यहां Units कॉलम के लिए। तो Units कॉलम में 100, 150 और 80 हैं; इसलिए, माध्य 110 होगा –

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

NaN को उस कॉलम के माध्य से बदलें जहां यह स्थित है। ऊपर गणना किया गया माध्य 110 है, इसलिए NaN मान 110 से बदल दिए जाएंगे –

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

उदाहरण

निम्न 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 माध्य खोजें यानी यहां Units कॉलम के लिए
# तो Units कॉलम में 100, 150 और 80 हैं; इसलिए माध्य 110 होगा
meanVal = dataFrame['Units'].mean()
# NaN को उस कॉलम के माध्य से बदलें जहां यह स्थित है
# ऊपर गणना किया गया माध्य 110 है, इसलिए NaN मान 110 से बदल दिए जाएंगे
dataFrame['Units'].fillna(value=meanVal, inplace=True)
print "\nUpdated Dataframe after filling NaN values with mean...\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 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