빈 값으로 NaN 값을 채워나간다.
NaN 값이 있는 행은 어떤 것이든 삭제한다.
NaN 값은 결측치를 나타내는데, 이러한 값들은 데이터 분석과 처리에 있어서 문제를 일으킬 수 있습니다.
그래서 우리는 이러한 NaN 값을 적절하게 처리해서 데이터를 완전하고 정확하게 유지해야 합니다.
NaN 값을 다루는 방법 중에 하나는 빈 값으로 채우는 것입니다. 이렇게 하면 데이터의 빈 곳을 채울 수 있고, 분석 결과에 영향을 주지 않으면서 데이터의 완성도를 높일 수 있습니다.
NaN 값을 빈 값으로 채우는 방법은 여러 가지가 있습니다. 예를 들어서 숫자 데이터의 경우에는 평균값이나 중앙값으로 채우는 것이 일반적입니다. 또한 범주형 데이터의 경우에는 최빈값으로 채우는 것이 일반적입니다.
하지만 NaN 값이 있는 어떤 행은 삭제하는 것도 유효한 방법입니다. 만약에 삭제해도 데이터의 손실이 크지 않다면, NaN 값을 가지고 있는 행은 삭제하고 분석을 진행하는 것이 더 바람직할 수 있습니다.
예를 들어서 다음과 같은 테이블을 생각해봅시다.
| Name | Age | Gender |
|---|---|---|
| John | 25 | Male |
| Sarah | NaN | Female |
| Michael | 35 | NaN |
위의 테이블에서 NaN 값을 빈 값으로 채운다면, 다음과 같이 변경될 수 있습니다.
| Name | Age | Gender |
|---|---|---|
| John | 25 | Male |
| Sarah | - | Female |
| Michael | 35 | - |
NaN 값을 빈 값으로 채워나간다면 데이터의 처리와 분석이 원활해질 수 있습니다. 그리고 NaN 값을 가지고 있는 행을 삭제해서 데이터의 완전성을 확보하는 것도 중요한 처리 방법 중에 하나입니다.
- get_columns(df) 함수는 주어진 데이터프레임(df)의 모든 칼럼들을 가져옵니다. 이 함수는 리스트 형태로 결과를 반환합니다.
- add_column(df, new_column) 함수는 주어진 데이터프레임(df)에 새로운 칼럼(new_column)을 추가합니다. 이 함수는 새로운 칼럼을 추가한 데이터프레임을 반환합니다.
| 기능 | 예시 | 결과 |
|---|---|---|
| get_columns(df) | get_columns(df) | 'A', 'B', 'C', 'D' |
| add_column(df, new_column) | add_column(df, 'E') | df에 E열 추가됨 |
위의 예시를 참고해서 nanns의 함수들을 활용해보세요.
fillna 함수 예제와 사용법
fillna 함수는 데이터프레임 내의 NaN 값을 특정 값으로 대체하는 데 사용됩니다.
간단한 예제를 통해 fillna 함수의 사용법을 살펴보겠습니다.
먼저, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다.
| 이름 | 나이 | 성별 |
|---|---|---|
| 철수 | 25 | 남 |
| 영희 | NaN | 여 |
| 민수 | 30 | 남 |
위의 데이터프레임에서는 영희의 나이가 NaN으로 표시되어 있습니다.
이를 fillna 함수를 사용하여 특정 값으로 대체해보겠습니다.
fillna 함수를 사용하면 다음과 같이 NaN 값을 원하는 값으로 대체할 수 있습니다.
```python df.fillna(value) ```위의 코드에서 `df`는 데이터프레임을 의미하며, `value`는 NaN 값을 대체할 특정 값입니다.
예를 들어, 위의 데이터프레임에서 NaN 값을 모두 0으로 대체하고 싶다면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
```python df.fillna(0) ```이렇게 하면 NaN 값을 0으로 대체한 새로운 데이터프레임이 반환됩니다.
하지만 fillna 함수의 반환값을 새로운 변수에 저장하지 않을 경우, 원본 데이터프레임은 변경되지 않습니다.
따라서, 원본 데이터프레임을 변경하려면 `inplace=True` 옵션을 추가해야 합니다.
위의 코드에서 `inplace=True` 옵션을 사용하면 원본 데이터프레임이 변경되며, 반환값은 None이 됩니다.
이와 같이 fillna 함수를 사용하면 데이터프레임 내의 NaN 값을 특정 값으로 쉽게 대체할 수 있습니다.
자세한 함수 설명은 Pandas의 공식 문서를 참고하세요.
fillna 함수는 결측값을 다른 값으로 대체하는 데 사용됩니다. 이 함수는 다음과 같은 방법으로 사용할 수 있습니다. ``` 데이터프레임.fillna(값, method='None', axis=0) ``` 여기서 '값'은 결측값을 대체할 값으로 입력하면 됩니다.
'method'는 결측값을 대체하는데 사용되는 방법을 지정하는 옵션입니다. 기본값은 'None'이며, 이 경우 '값'으로 지정한 값으로 모든 결측값이 대체됩니다. 'axis'는 대체를 적용할 축을 지정하는 옵션으로, 기본값은 0입니다.
다음으로 살펴볼 함수는 dropna 함수입니다. dropna 함수는 결측값이 있는 행 또는 열을 제거하는 데 사용됩니다. 이 함수는 다음과 같은 방법으로 사용할 수 있습니다.
``` 데이터프레임.dropna(axis=0) ``` 여기서 'axis'는 제거를 적용할 축을 지정하는 옵션으로, 기본값은 0입니다. 결측값이 있는 행 또는 열이 제거된 결과가 반환됩니다. 이러한 함수들을 사용하여 결측값을 처리할 수 있습니다.
예를 들어, fillna 함수를 사용하여 결측값을 평균 값으로 대체하거나, dropna 함수를 사용하여 결측값이 있는 행 또는 열을 삭제할 수 있습니다. 이렇게 결측값을 처리하는 함수들은 데이터의 완전성을 유지하고 분석 결과의 신뢰성을 높이는 데 도움을 줍니다.
pandas에서 nan 값을 다른 값으로 대체하는 방법
nan 값을 다른 값으로 대체하는 방법 중 하나는 999로 바꾸는 것입니다.
이러한 기능은 nan, inf, -inf를 모두 숫자 값으로 바꿀 수 있습니다.
이러한 대체 기능을 사용하려면 fillna 함수를 사용해야 합니다. 이 함수는 DataFrame 또는 Series의 모든 nan 값을 특정한 값으로 대체합니다.
예를 들어, nan 값을 999로 대체하려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다:
import pandas as pd
# DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A':1, 2, np.nan, 4, 5,
'B':np.nan, 1, 2, np.nan, 5})
# nan 값을 999로 대체
df_filled = df.fillna(999)
print(df_filled)
위 코드를 실행하면 DataFrame의 모든 nan 값이 999로 대체되어 출력됩니다.
또한, nan 값을 대체할 때 특정한 값을 사용하는 것 외에도, 평균이나 중간값 등의 통계적인 값을 활용할 수도 있습니다. 이를 위해서는 해당 값(통계적인 값)으로 대체하고자 하는 컬럼의 평균, 중간값을 먼저 계산한 후, fillna 함수를 적용하면 됩니다.
이렇게 nan 값을 대체하는 방법을 사용하면 데이터의 유실 없이 누락된 값들을 채울 수 있습니다.
nan 값은 numpy에서는 누락된 값을 나타내는데, 이 값은 일반적으로 수치 계산에 사용되지 않습니다. 따라서, nan 값을 다른 값으로 대체하는 것이 중요합니다.이를 위해 numpy에서는 np.nan_to_num() 함수를 제공합니다. 이 함수를 사용하면 nan 값을 원하는 값으로 대체할 수 있습니다. nan 값의 기본값은 0입니다.
만약 nan 값을 999로 바꾸고 싶다면, np.nan_to_num() 함수에 다음과 같이 인자를 지정해주면 됩니다. ```python import numpy as np nan_value = np.nan replacement_value = 999 result = np.nan_to_num(nan_value, nan=replacement_value) ``` 위의 코드에서 nan_value는 대체하고자 하는 nan 값을, replacement_value는 대체할 값을 나타냅니다. result 변수에는 대체된 값을 저장하게 됩니다.
이렇게 numpy의 np.nan_to_num() 함수를 사용하면 nan 값을 다른 값으로 대체할 수 있습니다. 요약: - numpy에서 nan 값은 누락된 값을 나타내는데, 이 값은 일반적으로 수치 계산에 사용되지 않습니다. - np.nan_to_num() 함수를 사용하면 nan 값을 다른 값으로 대체할 수 있습니다.
- nan 값을 999로 바꾸기 위해서는 np.nan_to_num(nan_value, nan=999)와 같이 함수를 호출하면 됩니다. 이를 표로 나타내면 다음과 같습니다:
| 입력 | 출력 |
|---|---|
| np.nan | 999 |
