데이터 분석/Python

[Pandas] 결측값, 중복값 처리

eunki 2021. 4. 26. 20:07
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결측값 채우기 (fillna)

 

 

 

fillna() 함수를 이용하여 '키' 컬럼의 NaN 값을 –1로 채운다.

 

 

 

값을 유지하려면 inplace=True 옵션을 주거나, 채워 준 값을 다시 컬럼에 대입해야 한다.

 

 

 

 


결측값이 있는 행 제거 (dropna)

 

 

 

dropna() 함수로 결측값이 있는 행을 제거한다.

subset 옵션으로 컬럼을 선택할 수 있다.

 

 

 

axis 옵션으로 행이나 열을 제거한다.

axis=0: 행 제거 (기본)

axis=1: 열 제거

 

 

 

how 옵션

how='any': NaN이 한 개라도 있는 경우 행 제거 (기본)

how='all': 모두 NaN인 경우 행 제거

 

 

 

how='all' 옵션을 적용하기 위해, 행 하나를 모두 NaN 값으로 채운다.

 

 

 

how='all' 옵션으로 모두 NaN 값인 행을 제거한다.

 

 

 

 


중복된 값 제거 (drop_duplicates)

 

1. column의 중복값 제거

 

 

 

drop_duplicates 함수로 column의 중복값을 제거한다.

 

 

 

keep 옵션으로 유지하고 싶은 데이터를 선택한다.

keep='first': 가장 앞의 데이터를 유지하면서 컬럼의 중복 값 제거 (기본)

keep='last': 가장 뒤의 데이터를 유지하면서 컬럼의 중복 값 제거

 

 

 

 

2. 행 전체 제거 (drop_duplicates)

 

 

 

keep 옵션으로 유지하고 싶은 데이터를 선택한다.

keep='first': 가장 위의 행을 유지하면서 컬럼의 중복 값에 해당하는 행 제거 (기본)

keep='last': 가장 아래의 행을 유지하면서 컬럼의 중복 값에 해당하는 행 제거

 

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