[Python] Pandas 결측치

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Missing Data

Pandas는 주로 누락된 데이터르 ㄹ나타내기 위해 np.nan 값을 사용한다. 기본적으로 계산에는 포함되지 않는다.

 

Reindexing을 사용하면 지정된 축의 인덱스를 변경/추가/삭제 할 수 있다. 이 경우 데이터 복사본이 반환

df1 = df.reindex(index = dates[0:4], columns = list(df.columns) + ["E"])

df1.loc[dates[0] : dates[1], "E"] = 1

df1

DataFrame.dropna()는 결측치가 있는 행을 삭제.

df1.dropna(how = "any")

DataFrame.dropna()

DataFrame.dropna(axis=0, how=_NoDefault.no_default, thresh=_NoDefault.no_default, subset=None, inplace=False)

 

Parameters :

 

axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0

• 0, or ‘index’ : 결측값이 포함된 행을 삭제
• 1, or 'columns) : 결측값이 포함된 열을 삭제

how : {‘any’, ‘all’}, default ‘any’

• 'any' : NA 값이 있으면 해당 행 또는 열을 삭제
• 'all' : 모든 값이 NA이면 해당 행 또는 열을 삭제

thresh : int, optional

subset : column label 또는 sequence of labels, optional

 

inplace : bool, defatul False # 데이터 프레임을 새로 만들지 않고 수정할지 여부입니다.

 

Return:

NA 항목이 있는 DataFrame에서 삭제되거나 None(제자리인 경우) = True 이다.

 

DataFrame.fillna() 결측치를 채워준다.

df1.fillna(value = 5)

DataFrame.fillna ()

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)

 

Parameters :

 

value : scalar, dict, Series, or DataFrame

 

method : {'backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill', None}, default None

 

axis : {0 or 'index', 1 or 'columns'}

 

inplace : bool, default False

 

limit : int, default None

 

downcast : dict, default is None

 

Return :

DataFrame or None

결측값이 채워진 개체이거나 None(제자리인 경우) = True 이다.

 

isna()는 값이 nan인 boolean값을 가져온다.

pd.isna(df1)