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함수 제작 1. 사용자 제작 함수 .apply(사용자 제작 함수) # 사용자가 만든 함수를 적용할수있다. ex)np.sum, np.square 2. 사용자 제작 함수 df.mean(axis=1) # 한행의 모든 값의 평균 3. 사용자 제작 함수 .aggregate([min, np.median, max]) 4.사용자 제작 함수 .aggregate({'X1' : min, 'X2' : sum}) 실습 코드 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'X1': [0, 1, 2, 4, 0, 1, 2, 4], 'X2': [5, 7, np.nan, 9, 0, 1, 2, 4], 'X3': [np.nan, 10, np.nan, 12, 0, 1, 2, 4]})..

1. 결측치 확인——————————————————————————————— 2. .isnull().sum() #결과는 시리즈형태 # 결측치 개수확인 3. df[df['x1'].isnull()] # 결측값 확인 실습 : https://9566.tistory.com/41 4. 데이터 제거————————————————————————————— 5. .drop(시리즈.index.tolist(), axis=1) # 변수 삭제 #drop안에 list가 들어가야함 6. .drop(columns=['x1', 'x2'], axis =1, inplace=True) # 열 제거 # inplace=True는 df에 바로 적용 7. .drop(columns={'x1', 'x2'}) 실습 : https://9566.tistory.c..