Pandas fillna() zum Ersetzen von NaN-Werten

Die Python-Pandas DataFrame.fillna()-Funktion wird verwendet, um fehlende Werte in einem DataFrame zu ersetzen. Das ist in vielen Fällen hilfreich, um Da­ten­be­rei­ni­gungs­pro­zes­se zu er­leich­tern oder Analysen durch­zu­füh­ren.

Syntax von Pandas fillna()

Die fillna()-Funktion nimmt bis zu fünf Parameter entgegen und ist syn­tak­tisch wie folgt aufgebaut:

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None)

Relevante Parameter

Das Verhalten von Pandas DataFrame.fillna() kann unter Zu­hil­fe­nah­me ver­schie­de­ner Parameter angepasst werden:

Anwendung von Pandas DataFrame.fillna()

Die Pandas-fillna()-Funktion kann auf ver­schie­de­ne Weise genutzt werden:

Ersetzen von NaN-Werten durch einen festen Wert

In einem ersten Schritt wir ein DataFrame definiert:

import pandas as pd
# Beispiel DataFrame mit verschiedenen Werten
data = {
    'A': [1, 2, None, 4],
    'B': [None, 2, 3, 4],
    'C': [1, None, 3, 4]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Der soeben de­fi­nier­te DataFrame sieht fol­gen­der­ma­ßen aus:

A    B    C
0  1.0  NaN  1.0
1  2.0  2.0  NaN
2  NaN  3.0  3.0
3  4.0  4.0  4.0

Um die fehlenden Werte nun durch den Wert 0 zu ersetzen, kann die Pandas-Funktion fillna() genutzt werden:

# Ersetzen der fehlenden Werte durch den Wert 0
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

Im Ergebnis wurde jedes NaN durch den Wert 0 ersetzt, der der Funktion übergeben wurde:

A    B    C
0  1.0  0.0  1.0
1  2.0  2.0  0.0
2  0.0  3.0  3.0
3  4.0  4.0  4.0

Ver­wen­dung der Vor­wärts­füll­me­tho­de ffill

Wenn die NaN-Werte mit den vor­her­ge­hen­den Werten der je­wei­li­gen Spalte auf­ge­füllt werden sollen, kann die Methode ffill genutzt werden, die der Funktion als Parameter übergeben wird:

# Ersetzen aller NaN-Werte durch den vorhergehenden Wert
df_ffill = df.fillna(method='ffill')
print(df_ffill)

In diesem Beispiel wurden die NaN-Werte in den Spalten „A“ und „C“ durch die vor­her­ge­hen­den Werte in derselben Spalte ersetzt. Da es in der Spalte „B“ keinen vor­aus­ge­hen­den Wert gab, verbleibt dort der Wert NaN:

A    B    C
0  1.0  NaN  1.0
1  2.0  2.0  1.0
2  2.0  3.0  3.0
3  4.0  4.0  4.0

Zei­len­wei­se Ver­wen­dung der Rück­wärts­füll­me­tho­de bfill

Die NaN-Werte können auch mit ihren Nach­fol­ge­wer­ten der je­wei­li­gen Zeile auf­ge­füllt werden. Hierzu muss nicht nur die Methode bfill genutzt werden, sondern es muss darüber hinaus der axis-Parameter auf 1 gesetzt werden:

df_bfill = df.fillna(method='bfill', axis=1)
print(df_bfill)

Im Ergebnis sind die NaN-Werte in der nullten und zweiten Zeile durch ihre je­wei­li­gen Nach­fol­ge­wer­te ersetzt worden. Nur in der ersten Spalte verbleibt noch einen NaN-Wert, denn es gibt in dieser Zeile keinen ent­spre­chen­den Nach­fol­ge­wert:

A    B    C
0  1.0  1.0  1.0
1  2.0  2.0  NaN
2  3.0  3.0  3.0
3  4.0  4.0  4.0