DataFrame.fillNa

Fill NaN/undefined values using the specified method. Detect missing values for an array-like object.

danfo.DataFrame.fillNa(values, options) [source]

Parameters	Type	Description	Default
values	Array | Scalar	The list of value(s) to use for replacement.
options	Object	{columns:Array of column name(s) to fill. If undefined fill all columns inplace: Boolean indicating whether to perform the operation inplace or not. Defaults to false }	{inplace: false}

Examples

Fill missing values in specified columns with specified values

Missing values are NaN, undefined or null values

Node

const dfd = require("danfojs-node")

let data = {
    "Name": ["Apples", "Mango", "Banana", undefined],
    "Count": [NaN, 5, NaN, 10],
    "Price": [200, 300, 40, 250]
}

let df = new dfd.DataFrame(data)
df.print()

let values = ["Apples", df["Count"].mean()]
let df_filled = df.fillNa(values, { columns: ["Name", "Count"] })
df_filled.print()

Browser

Output

╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║            │ Name              │ Count             │ Price             ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0          │ Apples            │ NaN               │ 200               ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1          │ Mango             │ 5                 │ 300               ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2          │ Banana            │ NaN               │ 40                ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3          │ undefined         │ 10                │ 250               ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║            │ Name              │ Count             │ Price             ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0          │ Apples            │ 7.5               │ 200               ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1          │ Mango             │ 5                 │ 300               ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2          │ Banana            │ 7.5               │ 40                ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3          │ Apples            │ 10                │ 250               ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

Fill all columns with NaNs with a specified value

Node

const dfd = require("danfojs-node")

let data = {
    "Name": ["Apples", "Mango", "Banana", undefined],
    "Count": [NaN, 5, NaN, 10],
    "Price": [200, 300, 40, 250]
}

let df = new dfd.DataFrame(data)
let df_filled = df.fillNa("Apples")

df_filled.print()

Browser

Output

╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║   │ Name              │ Count             │ Price             ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ Apples            │ Apples            │ 200               ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ Mango             │ 5                 │ 300               ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ Banana            │ Apples            │ 40                ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ Apples            │ 10                │ 250               ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

Fill NaNs inplace

Node

const dfd = require("danfojs-node")
let data = {
    "Name": ["Apples", "Mango", "Banana", undefined],
    "Count": [NaN, 5, NaN, 10],
    "Price": [200, 300, 40, 250]
}

let df = new dfd.DataFrame(data)
let values = ["Apples", df["Count"].mean()]
df.fillNa(values, {
    columns: ["Name", "Count"],
    inplace: true
})
df.print()

Browser

Output

╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║   │ Name              │ Count             │ Price             ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ Apples            │ Apples            │ 200               ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ Mango             │ 5                 │ 300               ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ Banana            │ Apples            │ 40                ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ Apples            │ 10                │ 250               ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝