pandas 결측값 처리
결측값은 불완전한 데이터 원본이나 입력 오류에서 발생합니다.
pandas 결측값 처리이란?
결측값은 불완전한 데이터 원본이나 입력 오류에서 발생합니다.
누락된 값을 찾고 대체합니다.
언제 사용하나요?
- 표 형식 데이터를 읽고 정제합니다.
- CSV, API, 데이터베이스 데이터를 분석합니다.
- 보고서와 통계를 준비합니다.
예제 코드
main.py
import pandas as pd
import numpy as np
students = pd.DataFrame({"name": ["Ada", "Lin", "Sam"], "score": [95, np.nan, 85]})
students["score"] = students["score"].fillna(students["score"].median())
print(students)예상 출력
name score
0 Ada 95.0
1 Lin 90.0
2 Sam 85.0작동 원리
중앙값으로 NaN을 채울 수 있지만 삭제와 대체는 데이터 의미에 따라 선택해야 합니다.
값을 변경하고 Python 설치 없이 CodeUtility 온라인 Python 컴파일러에서 실행하세요.
연습 문제
입력값과 경계 조건을 바꾸고 더 큰 데이터에서도 동작을 확인하세요.
- 행, 열, 결측값을 추가하세요.
- 필터링, 정렬, groupby를 결합하세요.
- 실제 파일을 읽고 dtype을 확인하세요.