মোড হল সেই মান যা মানগুলির একটি সেটে সবচেয়ে বেশি প্রদর্শিত হয়। fillna() ব্যবহার করুন পদ্ধতি এবং মোড দিয়ে অনুপস্থিত কলাম পূরণ করতে মোড সেট করুন। প্রথমে, আসুন আমরা প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলিকে তাদের নিজ নিজ উপনাম সহ আমদানি করি -
pdimport numpy হিসাবে np হিসাবে pandas আমদানি করুন
2টি কলাম সহ একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করুন। আমরা Numpy np.NaN ব্যবহার করে NaN মান সেট করেছি −
dataFrame =pd.DataFrame( { "কার":['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang'],"Units":[100, 150, np .NaN, 80, np.NaN, np.NaN] }) NaN দিয়ে কলামের মানের মোড খুঁজুন অর্থাৎ এখানে ইউনিট কলামের জন্য। ইউনিট কলাম −
-এ mode() ব্যবহার করে কলামের মোডের সাথে NaNs প্রতিস্থাপন করুন যেখানে এটি অবস্থিতdataFrame.fillna(dataFrame['Units'].mode()[0], inplace =True)
উদাহরণ
নিম্নলিখিত সম্পূর্ণ কোড -
pdimport numpy হিসাবে np# হিসাবে পান্ডা আমদানি করুন DataFramedataFrame =pd.DataFrame তৈরি করুন( { "কার":['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang']," ইউনিট":[100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN] })প্রিন্ট করুন"DataFrame ...\n",dataFrame# NaN সহ কলামের মান খুঁজে বের করার মোড যেমন, এখানে ইউনিট কলামগুলির জন্য # কলামের মোডের সাথে NaNগুলি প্রতিস্থাপন করুন যেখানে এটি অবস্থিত dataFrame.fillna(dataFrame['Units'].mode()[0], inplace =True)print"\nমোডের সাথে NaN মান পূরণ করার পরে আপডেট করা ডেটাফ্রেম...\n ",ডেটাফ্রেম আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −
তৈরি করবেডেটাফ্রেম ... কার ইউনিট0 BMW 100.01 Lexus 150.02 Lexus NaN3 Mustang 80.04 Bentley NaN5 Mustang NaN এর মানগুলি মোডের সাথে পূরণ করার পরে আপডেট করা ডেটাফ্রেম... Car Units0 BMW 100.01 Lexus BMW 100.01 Lexus B.808.0808.08.08.08.01 Lexus 150.808>
