누락 값 처리

요약

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1. 누락 값 정의

환경/라이브러리	자료형	누락값	비고
Python	모든 타입	None	일반적인 null
NumPy	float	np.nan	수치형
Pandas	object	None, np.nan	문자열/객체형
Pandas	float64	np.nan	수치형
Pandas	int64	불가능	pd.Int64Dtype() 사용
Pandas	datetime64	NaT	시계열 누락값

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2. 누락 값 확인

df.isna().sum()   # 누락 값 개수
df.notna().sum()  # 누락이 아닌 값 개수

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3. 누락 값 처리

# 누락된 행 가져오기
df.loc[df['column1'].isna(), :]
 
# 모든 누락값을 공백으로
df.fillna('', inplace=True)
 
# 특정 열만 처리
df.fillna({'column1': '없음'}, inplace=True)

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참고사이트