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NaN 값으로 빈 곳을 채운다
주요 키워드: NaN 값, 빈 공간, 데이터 정리, 행 삭제 NaN 값이 있는 어떤 행에서든 빈 공간을 채우기 위해 여러 방법을 사용할 수 있습니다. NaN은 결측치를 의미하며, 데이터를 정리하고 분석할 때 이러한 결측치를 고려해야 합니다. NaN 값을 처리하는 방법에는 빈 공간을 다른 값으로 채우거나 해당 행을 삭제하는 등의 방법이 있습니다.NaN 값을 다른 값으로 채우는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 간단한 방법은 평균, 중간값, 최빈값 등의 통계치를 사용하여 NaN 값을 대체하는 것입니다. 이를 위해 판다스(Pandas) 라이브러리의 fillna() 함수를 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 데이터프레임에서 NaN 값을 평균값으로 대체하려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다: ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': 1, 2, np.nan, 4, 5, 'B': np.nan, 2, 3, np.nan, 5, 'C': 1, 2, 3, 4, 5}) df.fillna(df.mean(), inplace=True) ``` 또 다른 방법은 특정 값을 사용하여 NaN 값을 채우는 것입니다. 예를 들어, NaN 값을 0으로 대체하고 싶다면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다: ```python df.fillna(0, inplace=True) ``` NaN 값을 그대로 둘지, 특정한 값으로 대체할지는 분석하는 데이터에 따라 달라질 수 있습니다. 어떤 값을 선택하느냐에 따라 분석 결과가 달라질 수 있으므로 신중히 결정해야 합니다.
반면, NaN 값이 포함된 행을 삭제하는 방법도 유효한 방법입니다. 이를 위해 판다스(Pandas) 라이브러리의 dropna() 함수를 사용할 수 있습니다. dropna() 함수는 NaN 값을 포함한 행을 삭제하여 데이터를 정리하는 기능을 제공합니다.
```python df.dropna(inplace=True) ``` 위 예시에서는 NaN 값을 포함한 행이 삭제되므로 데이터프레임에서 해당 행은 완전히 제거됩니다. 이 방법은 결측치가 많은 행이나 중요한 정보가 없는 경우에 주로 사용됩니다. 결론적으로, NaN 값이 있는 데이터의 빈 공간을 채우거나 해당 행을 삭제하여 데이터를 정리할 수 있습니다.
NaN 값 처리는 데이터 분석에서 중요한 부분이므로 데이터 정제 작업을 신중하게 수행해야 합니다.nanns는 df의 칼럼을 가져오되, E열을 추가한다. 상세한 함수 정의는 아래의 공식 페이지를 참고하세요. ```python import pandas as pd def nanns(df): df'E' = pd.Series(dtype=float) return df ``` 위의 코드를 사용하여 nanns라는 함수를 정의하였습니다.
이 함수는 파라미터로 받은 df(DataFrame)의 칼럼을 가져온 뒤, E열을 추가합니다. E열은 float 타입의 데이터로 구성됩니다. 또한, 자세한 함수 정의에 대해서는 아래의 공식 페이지를 참고해주세요. <참고 페이지> - 링크1 : 공식 페이지(https://example.com) 위의 코드와 설명을 통해 원하는 동작을 수행하는 nanns 함수를 정의하였고, 자세한 내용은 공식 페이지에서 확인할 수 있습니다.
※ nanns 함수의 결과는 기존의 DataFrame에 E열이 추가된 형태로 반환됩니다.
fillna 함수를 활용한 NaN 값 대체 예제
fillna 함수는 데이터프레임 내의 NaN 값을 특정 값으로 대체하는 기능을 제공합니다. 아래의 간단한 예제를 통해 fillna 함수의 사용법을 알아보겠습니다:
가상의 학생 성적 데이터프레임이 있다고 가정해봅시다.
이 데이터프레임에는 각 학생의 이름, 수학 점수, 영어 점수, 국어 점수가 포함되어 있습니다. 다음과 같이 데이터프레임을 생성해봅시다:
| 이름 | 수학 점수 | 영어 점수 | 국어 점수 |
|---|---|---|---|
| 홍길동 | 90 | 80 | 95 |
| 김철수 | 80 | NaN | 75 |
| 이영희 | 75 | 90 | NaN |
위의 데이터프레임에서 NaN 값이 있는 경우, fillna 함수를 사용하여 특정 값으로 대체할 수 있습니다. 예를 들어, 모든 NaN 값을 0으로 대체해보겠습니다:
```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '이름': '홍길동', '김철수', '이영희', '수학 점수': 90, 80, 75, '영어 점수': 80, np.nan, 90, '국어 점수': 95, 75, np.nan }) df_filled = df.fillna(0) print(df_filled) ```위의 코드를 실행하면, NaN 값을 0으로 대체한 데이터프레임이 출력됩니다:
| 이름 | 수학 점수 | 영어 점수 | 국어 점수 |
|---|---|---|---|
| 홍길동 | 90 | 80 | 95 |
| 김철수 | 80 | 0 | 75 |
| 이영희 | 75 | 90 | 0 |
위의 예제에서는 fillna 함수를 사용하여 NaN 값을 0으로 대체하였습니다.
이외에도 fillna 함수를 사용하여 다양한 값으로 NaN 값을 대체할 수 있습니다. 더 자세한 함수 설명은 Pandas 공식 페이지를 참고하세요.
1. fillna 함수: 결측값을 다른 값으로 채우는 함수입니다. fillna 함수를 사용하면 DataFrame이나 Series 객체 내의 결측값을 적절한 값으로 대체할 수 있습니다. 이 함수는 다음과 같은 방법으로 사용될 수 있습니다: - DataFrame.fillna(value): 모든 결측값을 value로 대체합니다.
- DataFrame.fillna(method='ffill'): 앞 방향으로 직전의 유효한 값으로 결측값을 대체합니다. - DataFrame.fillna(method='bfill'): 뒤 방향으로 직후의 유효한 값으로 결측값을 대체합니다. 2. dropna 함수: 결측값을 포함한 행이나 열을 삭제하는 함수입니다.
dropna 함수를 사용하면 DataFrame이나 Series 객체 내의 결측값을 가진 행이나 열을 삭제할 수 있습니다. 이 함수는 다음과 같은 방법으로 사용될 수 있습니다: - DataFrame.dropna(): 결측값이 있는 모든 행을 삭제합니다. - DataFrame.dropna(axis=1): 결측값이 있는 모든 열을 삭제합니다.
- DataFrame.dropna(thresh=n): 결측값이 n개 이상인 행을 삭제합니다. 이렇게 nans 라이브러리의 fillna와 dropna 함수를 활용하면 결측값을 효과적으로 다룰 수 있습니다. 이러한 함수들을 사용하여 데이터 처리 작업을 더욱 원활하게 수행할 수 있습니다.
pandas에서 NaN 값을 다른 값으로 대체하는 방법입니다.
NaN 값(결측치)은 데이터 처리 시 자주 마주치는 문제입니다. pandas 라이브러리에서는 이러한 NaN 값을 다른 값으로 대체할 수 있는 여러 방법을 제공하고 있습니다.이번에는 NaN 값을 999로 대체하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. fillna 함수를 사용하여 대체하기 fillna 함수를 사용하면 DataFrame 또는 Series 객체의 NaN 값을 원하는 값으로 대체할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 DataFrame이 있다고 가정해봅시다.
```python import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 1, np.nan, 3, 'B': 4, 5, np.nan}) ``` 이제 NaN 값을 999로 대체하려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다. ```python df.fillna(999) ``` 2. replace 함수를 사용하여 대체하기 replace 함수를 사용하면 DataFrame 또는 Series 객체에서 특정 값들을 다른 값으로 대체할 수 있습니다. 이를 활용하여 NaN 값을 999로 대체할 수 있습니다.
위의 예제 DataFrame을 다시 활용하여 replace 함수를 적용해보겠습니다. ```python df.replace(np.nan, 999) ``` 3. fillna와 replace 함수의 차이점 fillna 함수는 특정 값으로 NaN 값을 대체하는 반면, replace 함수는 특정 값 뿐만 아니라 여러 값들을 대체할 수 있습니다. 따라서 replace 함수를 사용하면 다른 값들도 동시에 대체할 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같은 DataFrame이 있다고 가정해봅시다. ```python df = pd.DataFrame({'A': 1, np.nan, 3, 'B': 4, 5, -np.inf, 'C': np.inf, 7, 8}) ``` 이제 NaN 값을 999로, -inf 값을 -999로, 그리고 inf 값을 888으로 대체하려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다. ```python df.replace({np.nan: 999, -np.inf: -999, np.inf: 888}) ``` 이러한 방법으로 NaN 값을 원하는 값으로 대체할 수 있습니다.
위에서 언급한 방법들은 NaN 값 뿐만 아니라 inf, -inf 값들도 숫자 값으로 대체할 수 있습니다. 이렇게 NaN 값을 다른 값으로 대체함으로써 데이터 분석 또는 모델 학습 시 에러를 방지하고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.nan 값을 다른 값으로 대체하는 방법은 numpy의 `np.nan_to_num()` 함수를 사용하는 것입니다.
이 함수는 배열에서 nan 값을 0으로 대체하고, inf 값을 매우 큰 값인 1.79769313e+308으로 대체합니다. 만약 사용자가 다른 값을 대체하고 싶다면, `np.nan_to_num()` 함수의 `nan` 매개변수에 해당 값을 전달하면 됩니다. 다음은 `np.nan_to_num()` 함수를 사용하여 nan 값을 999로 대체하는 예제입니다: ```python import numpy as np arr = np.array(1, 2, np.nan, 4, np.inf) arr_replaced = np.nan_to_num(arr, nan=999) print(arr_replaced) ``` 위의 예제는 다음과 같은 출력을 만듭니다: ``` 1. 2. 999. 4. 999. ``` 이제 nan 값이 999로 대체된 것을 확인할 수 있습니다.
`np.nan_to_num()` 함수는 배열에서 발견되는 모든 nan 값을 지정된 값으로 대체합니다. 만약 배열에 inf 값이 있다면, 해당 값을 1.79769313e+308로 대체합니다. 다음은 nan 값을 다른 값으로 대체하는 방법에 대한 요약입니다:
- `np.nan_to_num()` 함수를 사용하여 배열에서 nan 값을 다른 값으로 대체할 수 있습니다.
- numpy 배열에서 발견되는 모든 nan 값을 지정된 값으로 대체합니다.
- inf 값도 1.79769313e+308로 대체합니다.
