728x90
안녕하세요. 쇼미요미입니다.
나도코딩님을 통해 학습한 내용입니다.
오늘은 결측치~
1. Nan 채우기
1-1) 모든 Nan 데이터를 특정 문자로 채우기 : fillna
df.fillna('없음') #Nan 데이터를 없음으로 채움
1-2) 특정 column만 Nan 데이터를 특정 문자로 채우기
df['SW특기'].fillna('확인중', inplace=True) #특정 Coulmn만 채우기
df
1-3) 특정 column 전체를 특정 문자로 채우기
import numpy as np
df['학교'] = np.nan # 학교 데이터 전체를 Nan으로 채움
df
2. Nan 제외하기
2-1) Nan이 포함된 row 제외하기 : dropna
df.dropna()
2-2) Nan이 모두 포함되거나, 하나만 포함되는 row, column별 데이터 제외하기
- axis : index or column
- how : any or all
df.dropna(axis='index', how='any') #Nan이 하나라도 있는 row 삭제
df.dropna(axis='columns', how='all') #전체데이터가 Nan인 column 삭제

728x90
'Python > Pandas' 카테고리의 다른 글
[Pandas] 데이터 수정 : 수정, 추가, 삭제, 순서변경, 이름변경 등 (0) | 2022.05.03 |
---|---|
[Pandas] 데이터 정렬 (0) | 2022.05.03 |
[Pandas] 데이터 선택 : 조건 선택 (0) | 2022.05.03 |
[Pandas] 데이터 선택 : loc, iloc (0) | 2022.05.03 |
[Pandas] 데이터 확인 (0) | 2022.05.03 |
댓글