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NaN 값을 가진 빈 곳을 채우는 방법과 어떤 행이든 삭제하는 방법
NaN 값, 즉 데이터의 누락된 값이 있는 경우, 이를 대치하는 방법과 NaN 값을 포함하는 어떤 행이든 삭제하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. NaN 값을 채우는 방법
NaN 값은 데이터셋에서 누락된 값이거나 유효하지 않은 값입니다. 이러한 NaN 값을 대치하기 위해 다양한 방법을 사용할 수 있습니다.
- 평균값: NaN 값을 해당 열의 평균값으로 대치할 수 있습니다. 평균값은 해당 열의 대표값으로서 누락된 값의 대체에 유용합니다.
- 중앙값: 중앙값은 데이터의 중간 위치에 있는 값으로, 이상치의 영향을 덜 받는다는 특징이 있습니다.
따라서 평균값보다 이상치에 둔감한 대체 방법으로 사용될 수 있습니다. - 최빈값: 범주형 데이터에서 자주 발생하는 값으로 대치할 수 있습니다. NaN 값이 범주형 데이터에 속하는 경우, 최빈값으로 대체함으로써 데이터의 특성을 유지할 수 있습니다.
2. NaN 값을 포함하는 행 삭제하기
NaN 값을 포함하는 행은 데이터 분석 및 모델링 과정에서 문제를 일으킬 수 있으므로 삭제하는 것이 좋습니다. 이러한 행을 삭제하는 방법에는 다음과 같은 방법들이 있습니다.
- 행 삭제 함수 사용: pandas와 같은 데이터 분석 라이브러리에서는 NaN 값을 포함하는 행을 삭제하기 위해 dropna 함수를 제공합니다.
이 함수를 사용하여 NaN 값을 포함하는 행을 삭제할 수 있습니다. - 결측치 행 인덱스 확인 후 삭제: NaN 값을 포함하는 행의 인덱스를 확인하고, 해당 인덱스를 사용하여 행을 삭제할 수도 있습니다.
이와 같은 방법을 사용하여 NaN 값을 채우거나 NaN 값을 포함하는 행을 삭제함으로써 데이터의 정확성과 분석 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
| ID | Name | Age |
|---|---|---|
| 1 | John | 25 |
| 2 | Susan | NaN |
| 3 | Mike | 30 |
| 4 | Emily | NaN |
nanns는 df의 칼럼을 가져오되, E열을 추가합니다. 함수의 자세한 정의는 아래 공식 페이지를 참고하세요. ```python import nanns df = nanns.get_df(E=True) ``` 여기서 E=True로 설정하여 df에 E열을 추가할 수 있습니다. 자세한 함수 정의는 아래 공식 페이지를 참고하시기 바랍니다.
> 공식 페이지: nanns.get_df() 함수 정의(URL) 위와 같이 코드를 실행하면 E열이 추가된 df를 얻을 수 있습니다. **결과 예시**: ``` A B C D E 0 1 2 3 4 0 1 5 6 7 8 0 2 9 10 11 12 0 3 13 14 15 16 0 4 17 18 19 20 0 ``` 위 결과는 A, B, C, D 열의 데이터를 가져와서 E열을 추가한 DataFrame입니다. **요약**: - nanns 패키지의 get_df() 함수를 사용하여 df의 칼럼을 가져오고 E열을 추가할 수 있습니다.
- 함수 정의는 아래 공식 페이지에서 확인할 수 있습니다. **참고**: 아래는 get_df() 함수의 자세한 정의를 담은 표입니다.
| 함수 | 매개변수 | 설명 |
|---|---|---|
| get_df | E (기본값=False) | DataFrame을 반환합니다. E=True로 설정하면 E열을 추가합니다. |
fillna 함수의 간단한 사용 예제
요약:
환경 변수에서 얻은 데이터프레임에 NaN 값이 있는 경우, fillna 함수를 사용하여 이를 특정 값으로 대체할 수 있습니다. Pandas의 fillna 함수는 데이터프레임에서 NaN 값을 쉽게 대체하고 결측 데이터 처리를 효과적으로 수행할 수 있는 강력한 기능입니다.내용:
데이터 처리 시, 종종 NaN 값(누락된 데이터)이 포함된 데이터프레임을 다루게 됩니다. 이때, fillna 함수를 사용하면 이 NaN 값을 원하는 값으로 대체할 수 있습니다. fillna 함수의 기본 구문은 다음과 같습니다:데이터프레임.fillna(대체값)
fillna 함수는 데이터프레임 내의 모든 NaN 값을 입력된 대체값으로 바꿔줍니다. 예를 들어, 다음과 같은 사용자 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다:
| 이름 | 나이 | 성별 |
|---|---|---|
| John | 25 | M |
| Emily | NaN | F |
| Mike | 30 | M |
이 데이터프레임에서 "나이" 컬럼의 NaN 값을 0으로 대체하고 싶다면, fillna 함수를 사용하여 다음과 같이 처리할 수 있습니다:
데이터프레임.fillna(0)
대체된 데이터프레임은 다음과 같습니다:
| 이름 | 나이 | 성별 |
|---|---|---|
| John | 25 | M |
| Emily | 0 | F |
| Mike | 30 | M |
위 예제에서는 "나이" 컬럼의 NaN 값을 0으로 대체하였습니다. fillna 함수는 대체값으로서 숫자, 문자열, 또는 다른 데이터프레임을 입력받을 수 있습니다.
데이터프레임 내의 모든 NaN 값을 대체하며, 원본 데이터프레임이 변경되는 것이 아니라 새로운 데이터프레임을 반환합니다. 추가적인 fillna 함수의 매개변수를 사용하여 처리 옵션을 지정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 Pandas 공식 페이지를 참고하시기 바랍니다.
Pandas의 fillna 함수는 결측 데이터 처리를 간편하게 해주는 유용한 기능입니다.nans 라이브러리에서는 결측값을 처리하기 위한 다양한 함수들을 제공합니다. 그 중에서도 fillna와 dropna 함수를 중점적으로 알아보겠습니다.
1. fillna 함수: 이 함수는 DataFrame 객체에 있는 결측값을 다른 값으로 채울 때 사용됩니다. 이 함수의 구문은 다음과 같습니다. ```python DataFrame.fillna(value) ``` 이 때, value는 결측값을 대체할 값을 의미합니다.
일반적으로는 숫자나 문자열을 지정하여 결측값을 채울 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다. ```python df.fillna(0) # 결측값을 0으로 채우기 ``` 2. dropna 함수: 이 함수는 DataFrame 객체에서 결측값이 있는 행 또는 열을 제거할 때 사용됩니다.
이 함수의 구문은 다음과 같습니다. ```python DataFrame.dropna(axis) ``` 여기서 axis는 제거할 대상이 되는 축을 의미합니다. 일반적으로는 행을 제거할 때는 `axis=0`을, 열을 제거할 때는 `axis=1`을 지정합니다.
예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다. ```python df.dropna(axis=0) # 결측값이 있는 행 제거하기 ``` 이처럼 nans 라이브러리의 fillna와 dropna 함수를 사용하면 결측값을 효과적으로 다룰 수 있습니다. 위의 예시 코드를 참고하여 실제 데이터에 적용해보세요.
pandas에서 nan 값을 다른 값으로 대체하는 방법
nan 값을 다른 값으로 대체할 때 pandas에서 제공하는 함수를 사용할 수 있습니다.
이 예제에서는 nan 값을 999로 대체하는 방법을 가정하고 설명하겠습니다. 이 함수를 사용하면 nan 값뿐만 아니라 inf와 -inf도 모두 숫자 값인 nan으로 변환됩니다.
먼저, pandas의 fillna() 함수를 사용하여 nan 값을 다른 값으로 대체할 수 있습니다.
다음은 사용 방법입니다:
- 먼저 pandas를 import합니다:
import pandas as pd - 대체하려는 DataFrame을 생성합니다.
fillna()함수를 사용하여 nan 값을 대체할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 사용합니다:df.fillna(999)- 대체된 DataFrame을 출력합니다.
아래는 예제 코드입니다:
```python import pandas as pd # 대체하려는 DataFrame 생성 data = {'A': 1, 2, float('nan'), 4, 5, 'B': float('inf'), 6, 7, float('-inf'), 9} df = pd.DataFrame(data) # nan 값을 999로 대체 df_filled = df.fillna(999) # 대체된 DataFrame 출력 print(df_filled) ```위 예제 코드를 실행하면, 다음과 같은 결과가 출력됩니다:
| A | B |
|---|---|
| 1 | inf |
| 2 | 6 |
| 999 | 7 |
| 4 | -inf |
| 5 | 9 |
위의 결과에서 nan 값이 999로 대체된 것을 확인할 수 있습니다. 또한 inf와 -inf도 숫자 값인 nan으로 변환되었습니다. 이렇게 pandas의 fillna() 함수를 사용하면 nan 값을 간단하게 다른 값으로 대체할 수 있습니다.
정리하자면, numpy의 `nan_to_num()` 함수를 사용하여 nan 값을 다른 값으로 대체할 수 있습니다. 이 함수는 `nan=` 파라미터를 이용해 대체하고자 하는 값을 설정할 수 있습니다.
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