Pandas - fillna

fillna() Fonksiyonu

Veri Çerçevelerimizde eksik veri bulunması durumunda, her zaman satır ve sütunları silmeye çalışmayız. Bazen eksik verilerin yerine, yeni değer atamamız gerekebilir. Örneğin matematiksel işlemlerde, Pandas ile satır ya da sütunların ortalama değerlerini hesaplatıp, eksik verilerin yerine ( eksik veriyi, Excel programındaki boş hüçreler gibi düşünülebilir) yazdırabiliriz/atayabiliriz.

DataFrame.fillna(value=None,
                method=None, 
                axis=None, 
                inplace=False, 
                limit=None, 
                downcast=<no_default>)

value Parametresi

value parametresi, Eksik verilerin yerine istersek yazdırmak istediğimiz değerin belirtildiği kısımdır. value parametresine sayısal değer yazacağımız zaman doğrudan değerin kendisini, metinsel (string) ifadeler de yazacağımız zaman ise tırnak işareti " kullanmamız gerektiğini unutmamalıyız. Şimdiki örnekte, Veri çerçevemizdeki eksik verilerin yerine Mustafa Halil ismini yazdıracağım.

print(veri.fillna(value = "Mustafa Halil"))

Boş hücrelere yani eksik verilerin yerine, Yıl sütununun ortalama değerini (1885.0) atamak isteseydik (saçma bir atama işlemi olduğunun farkındayım :) ), aşağıdaki gibi kodlarımızı düzenlememiz gerekecekti.

ortalama = int(veri["Yıl"].sum()/19)
print(veri.fillna(value=ortalama))

method Parametresi

Veri çerçevesinde değer girilmemiş hücreleri (boşlukları) doldurmak, başka bir ifadeyle, değer atamak için method parametresi kullanılabilir.

method parametresinin alabileceği değerler;

• backfill
• bfill
• pad
• ffill
• None Varsayılan (öntanımlı) değer None'dır.

Öncelikle Veri çerçevesi oluşturup inceleyelim;

sozluk = {"isim" : ["Mustafa", "Halil", "Burak", "Emre", "Ersin", "Sertaç", "Furkan","Murat","Ahmet","Abdülkadir"],
                    "yaş" : [25, 38, 41, 23, 37, 52, 30, 23, 40, 38],
                   "iş-meslek" : ["mühendis", "programcı", "akademisyen", "yönetici","amir","mühendis", "yönetici","müdür","veteriner","yönetici"],
                     "kategori" : ["Kategori_1", None, "Kategori_3", "Kategori_4", "Kategori_5", None, None, "Kategori_8", "Kategori_9", None]}
veri = pd.DataFrame(sozluk)
veri

Veri çerçevesini incelediğimzde, Halil, Sertaç, Furkan ve Ahmet'in kategori bilgilerinin, geçerli değere sahip olmadığını görüyoruz. Bu değerleri method parametresinin seçeneklerini kullanarak doldurmaya çalışalım.

backfill ve bfill

Öncelikle backfill ve bfill seçeneklerini inceleyelim.

veri = veri.fillna(method="backfill")
print(veri)

veri = veri.fillna(method="bfill")
print(veri)

Görüldüğü üzere, backfill ve bfill seçenekleri sayesinde boş (geçersiz değere sahip) hücreler, kendinden sonraki (altında bulunan) son geçerli hücrenin değeri ile dolduruldu.

pad ve ffill

Şimdi pad ve ffill seçeneklerini inceleyelim;

veri = veri.fillna(method="pad")
print(veri)

veri = veri.fillna(method="ffill")
print(veri)

backfill ve bfill seçeneklerinin tersine pad ve ffill seçenekleri ile sayesinde ise boş (geçersiz değere sahip) hücreler, kendinden önceki (üstünde bulunan) son geçerli hücrenin değeri ile dolduruldu.