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데이터 제거 1. 결측치 행 제거 df.dropna(axis=0) # NaN이 있는 행 제거 2. 결측치 행 제거 df.dropna() # NaN 행 제거 3. 결측치 행 제거 df.dropna(subset=['X1'], inplace =True) # x1의 결측값 행 제거 4. 결측치 행 제거 df=df[~df['X1'].isnull()] # 행 제거 실습 코드 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'X1': [np.nan, 1, 2, 4], 'X2': [5, 7, np.nan, 9], 'X3': [np.nan, 10, np.nan, 12]}) df # 1. 결측치 행 제거 df.dropna(axis=0) # NaN이 있는 행 제거 #..

결측치 대체 1. 결측치 개수확인 .isnull().sum() #결과는 시리즈형태 2. 결측값 확인 df[df['x1'].isnull()] 실습 코드 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'X1': [0, 1, 2, 4], 'X2': [5, 7, np.nan, 9], 'X3': [np.nan, 10, np.nan, 12]}) df # 방법 1 df.isnull().sum() # X2가 1개, X3가 2개의 결측치를 가진다. # 방법 2 df[df['X2'].isnull()] # 결측값 확인 실습 결과 실습 파일

결측치 대체 1. (결측치 -> 평균값) df.X1 = df.X1.fillna(df.X1.mean()) # NaN을 평균값으로 대체 2. (결측치 -> 최빈값, 평균값) df.fillna({'X1':df['X1'].mode()[0], 'X2':int(df['X2'].mean())}, inplace=True) # X1은 최빈값, X2는 평균값으로 대체 3. (결측치 -> 정수) df['X1'] = df['X1'].fillna(3) # 결측값을 3으로 대체 4. (결측치 -> 0) df = df.replace(np.NaN, 0) + 추가 1. ( 값 -> 결측치) df.iloc[3, 3] = np.nan # 3행3열을 결측값으로 교체 # iloc = index location(인덱스 위치) 2. (문자 ->..