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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 ->..

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..