DataFrame.fillna

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}
Returns:
       return DataFrame
Examples
Fill missing values in specified columns with specified values 
Missing values are NaN, undefined or null values
Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
​
3
let data = {
4
    "Name": ["Apples", "Mango", "Banana", undefined],
5
    "Count": [NaN, 5, NaN, 10],
6
    "Price": [200, 300, 40, 250]
7
}
8
​
9
let df = new dfd.DataFrame(data)
10
df.print()
11
​
12
let values = ["Apples", df["Count"].mean()]
13
let df_filled = df.fillna(values, { columns: ["Name", "Count"] })
14
df_filled.print()
15
​
Copied!
1
​
Copied!
Output
1
//Before filling
2
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
3
║   │ Name              │ Count             │ Price             ║
4
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
5
║ 0 │ Apples            │ NaN               │ 200               ║
6
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
7
║ 1 │ Mango             │ 5                 │ 300               ║
8
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
9
║ 2 │ Banana            │ NaN               │ 40                ║
10
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
11
║ 3 │ NaN               │ 10                │ 250               ║
12
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
13
​
14
​
15
 //After filling
16
​
17
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
18
║   │ Name              │ Count             │ Price             ║
19
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
20
║ 0 │ Apples            │ 7.5               │ 200               ║
21
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
22
║ 1 │ Mango             │ 5                 │ 300               ║
23
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
24
║ 2 │ Banana            │ 7.5               │ 40                ║
25
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
26
║ 3 │ Apples            │ 10                │ 250               ║
27
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝═╝
Copied!
Fill all columns with NaNs with a specified value 
Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
​
3
let data = {
4
    "Name": ["Apples", "Mango", "Banana", undefined],
5
    "Count": [NaN, 5, NaN, 10],
6
    "Price": [200, 300, 40, 250]
7
}
8
​
9
let df = new dfd.DataFrame(data)
10
let df_filled = df.fillna("Apples")
11
​
12
df_filled.print()
13
​
Copied!
1
​
Copied!
Output
1
​
2
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
3
║   │ Name              │ Count             │ Price             ║
4
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
5
║ 0 │ Apples            │ Apples            │ 200               ║
6
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
7
║ 1 │ Mango             │ 5                 │ 300               ║
8
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
9
║ 2 │ Banana            │ Apples            │ 40                ║
10
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
11
║ 3 │ Apples            │ 10                │ 250               ║
12
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Copied!
Fill NaNs inplace 
Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
let data = {
3
    "Name": ["Apples", "Mango", "Banana", undefined],
4
    "Count": [NaN, 5, NaN, 10],
5
    "Price": [200, 300, 40, 250]
6
}
7
​
8
let df = new dfd.DataFrame(data)
9
let values = ["Apples", df["Count"].mean()]
10
df.fillna(values, {
11
    columns: ["Name", "Count"],
12
    inplace: true
13
})
14
df.print()
Copied!
1
​
Copied!
Output
1
​
2
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
3
║   │ Name              │ Count             │ Price             ║
4
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
5
║ 0 │ Apples            │ Apples            │ 200               ║
6
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
7
║ 1 │ Mango             │ 5                 │ 300               ║
8
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
9
║ 2 │ Banana            │ Apples            │ 40                ║
10
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
11
║ 3 │ Apples            │ 10                │ 250               ║
12
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Copied!

DataFrame.column

DataFrame.isna

Last modified 17d ago

Copy link

Contents

Examples

Fill missing values in specified columns with specified values

Fill all columns with NaNs with a specified value

Fill NaNs inplace