как заполнить пропуски медианным значением pandas
Ответы
Ivan Mamtsev
29 мая 2024
Для заполнения пропусков медианным значением в pandas можно использовать метод fillna()
с параметром inplace=True
для сохранения изменений в исходном датафрейме.
Например, если у нас есть датафрейм df и у нас есть пропущенные значения в столбце 'column_name', мы можем заполнить их медианным значением следующим образом:
median_value = df['column_name'].median()
df['column_name'].fillna(median_value, inplace=True)
Теперь все пропущенные значения в столбце 'column_name' будут заполнены медианным значением.
Если необходимо заполнить пропуски медианным значением по всем столбцам датафрейма, то можно использовать метод fillna()
без указания конкретного столбца:
df.fillna(df.median(), inplace=True)
Таким образом, все пропуски во всех столбцах датафрейма будут заполнены их медианными значениями.
0
0