Обработка пропущенных значений, часто обозначаемых как NaN (не число), является распространенной проблемой при анализе данных. В этой статье мы рассмотрим несколько методов с использованием Python и библиотеки Pandas для замены значений «NaN» в столбце значениями из другого DataFrame. Эти методы помогут вам убедиться, что ваши данные чисты и готовы к дальнейшему анализу.

Метод 1: использование функции fillna()
Функция fillna() в Pandas позволяет нам заменять пропущенные значения указанными значениями. Чтобы заменить значения «NaN» в столбце с именем «column_name» значениями из другого DataFrame с именем «df2», вы можете использовать следующий код:

df1['column_name'].fillna(df2['column_name'], inplace=True)

Метод 2: объединение фреймов данных
Другой подход — объединить два фрейма данных на основе общего столбца, а затем обновить значения в нужном столбце. Вот пример:

merged_df = df1.merge(df2[['common_column', 'column_name']], on='common_column', how='left')
merged_df['column_name_x'].fillna(merged_df['column_name_y'], inplace=True)
df1['column_name'] = merged_df['column_name_x']

Метод 3: использование «combine_first()»
Функция «combine_first()» в Pandas позволяет нам заполнить недостающие значения в одном DataFrame соответствующими значениями из другого DataFrame. Вот пример:

df1['column_name'] = df1['column_name'].combine_first(df2['column_name'])

Метод 4: применение функции с помощью apply()
Вы также можете определить пользовательскую функцию для замены значений «NaN» и применить ее к нужному столбцу с помощью функции apply(). Вот пример:

def replace_nan(value):
    if pd.isnull(value):
        return df2['column_name']
    else:
        return value
df1['column_name'] = df1['column_name'].apply(replace_nan)

Метод 5: использование update()
Функция update() в Pandas позволяет нам изменять DataFrame на месте, обновляя значения из другого DataFrame. Вот пример:

df1.update(df2[['column_name']])

Метод 6: перебор строк
Вы можете перебирать строки DataFrame и заменять значения «NaN» в нужном столбце значениями из другого DataFrame. Вот пример:

for index, row in df1.iterrows():
    if pd.isnull(row['column_name']):
        df1.at[index, 'column_name'] = df2.at[index, 'column_name']

Метод 7: использование np.where()
Функция np.where() из библиотеки NumPy позволяет нам заменять значения на основе условия. Вот пример:

import numpy as np
df1['column_name'] = np.where(pd.isnull(df1['column_name']), df2['column_name'], df1['column_name'])

В этой статье мы рассмотрели семь различных методов замены значений NaN в столбце значениями из другого DataFrame. Эти методы предоставляют вам гибкость и возможности, основанные на ваших конкретных потребностях в анализе данных. Используя эти методы, вы можете быть уверены, что ваши данные чисты и готовы к дальнейшему анализу.

Не забудьте выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим требованиям, учитывая такие факторы, как производительность, эффективность и структура ваших данных.

Следуя этим методам, вы сможете эффективно обрабатывать пропущенные значения и подготовить почву для более точного и надежного анализа данных.