পাইথন প্যান্ডাস - মিসিং কলাম মান মোড (Mode) দিয়ে পূরণ করা

DataFrame-এ মিসিং মান (NaN) মোড (সবচেয়ে বেশি বারের মান) দিয়ে পূরণ করতে fillna() মেথডে কলামের mode()[0] ব্যবহার করা হয়। mode() সিরিজ রিটার্ন করে, তাই [0] দিয়ে প্রথম মান নেওয়া হয়।

প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইমপোর্ট করুন

import pandas as pd
import numpy as np

NaN সহ DataFrame তৈরি করুন

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

মোড দিয়ে NaN পূরণ করুন

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

সম্পূর্ণ উদাহরণ

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)

আউটপুট

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

ব্যাখ্যা: Units কলামের নন-নাল ভ্যালু: [100, 150, 80]। সব মান একবার করে আসছে (নো মোড)। প্যান্ডাস mode() এ কেসে সব মান রিটার্ন করে (সর্টেড: 80, 100, 150)। [0] নিলে ৮০ মiladi। তাই সব NaN ৮০ দিয়ে পূরণ হয়েছে।