결측값2 pandas 결측값 처리 pandas는 데이터 분석과 처리를 위한 파이썬 라이브러리로, 데이터 결측값을 다루는 다양한 방법을 제공합니다. 아래에서는 pandas를 사용하여 데이터 결측값을 처리하는 몇 가지 방법을 소개하겠습니다. 결측값 확인하기 먼저 데이터프레임에서 결측값이 어떤 열에 있는지 확인합니다. import pandas as pd # 데이터프레임 생성 data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) # 결측값 확인 print(df.isnull()) print() # 결측값 카운팅 print(df.isnull().sum()) 결측값 삭제하기 결측값이 있는 행이나 열을 삭제할 수 있습니다. # 결측값이 있는 행 삭제 df_cleaned_.. 2023. 8. 15. Pandas에서 결측값을 다루기 위한 여러 함수 Pandas는 Python에서 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. 결측값(missing values)은 데이터셋에서 누락된 값이나 비어있는 값을 의미합니다. Pandas는 결측값을 다루기 위한 여러 함수와 메서드를 제공합니다. 아래에는 몇 가지 주요한 결측값 관련 함수들과 그 설명을 제공합니다. isna() / isnull() DataFrame.isna(), Series.isna(), DataFrame.isnull(), Series.isnull() 각 요소가 결측값인지를 불리언 형태로 반환합니다. True는 결측값을 나타내고, False는 결측값이 아님을 나타냅니다. notna() / notnull() DataFrame.notna(), Series.notna(), DataFrame.no.. 2023. 8. 11. 이전 1 다음
