pandas 기초(9) - 결측값 정리하기 dropna(), fillna()

안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 pandas입니다. 이번 시간에는 판다스 결측값에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

판다스 기초를 진행하면서 사용할 국내 아이돌 평판지수 데이터 프레임입니다.

 

 

dropna()

dropna()는 모든 칼럼 데이터 중 하나라도 결측값이 있다면, 그 행을 삭제합니다.

df.dropna()

 

 

여기에서는 '강다니엘', '소연', '태연'행이 삭제되었습니다.

 

 

df.dropna(subset =['칼럼'])

모든 칼럼이 아닌, 특정 칼럼의 결측값 데이터만 삭제할 수 있습니다. subset 을 이용해서 리스트 안에 칼럼 이름을 입력하면, 해당 칼럼들에 비어있는 값이 있을 경우 해당 행을 삭제합니다.

df.dropna(subset =['키'])

여기서는 '키'칼럼에서 결측값이 있는 '소연'과 '태연'행이 삭제 됐습니다.

 

df.info()

저번 시간에 배운 df.info()를 사용해서 데이터프레임의 정보를 확인하였습니다.

 

여기서는 '그룹'과 '키' 칼럼에서 결측값이 있는 것을 확인할 수 있습니다.

 

 

 

df['키']

'키' 칼럼을 추출해 보도록 하겠습니다.

 

 

인덱스 7번과 10번에 결측값이 있는것을 확인했습니다.

 

 

df.fillna()

fillna()는 결측값 데이터를 다른 데이터로 채워줍니다. fillna 괄호 안에 원하는 숫자를 넣으면 됩니다.

 

df['키'].fillna(1)

결측값에 원하는 숫자인 1이 들어간것을 확인할 수 있습니다.