[데이터 전처리] 결측값 처리

1. 결측값 처리

import pandas as pa
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a':[1,1,3,4,5], 'b':[2,3,np.nan,3,4], 'c':[3,4,7,6,4]})

isnull() 함수를 사용해서 결측 유무를 확인 할 수 있습니다. 

df.isnull()

dropna() 함수를 사용해서 결측값이 포함된 행을 지울 수 있습니다.

df.dropna(axis=1) #1열 제거

fillna() 함수를 사용해서 특정값을 결측값을 대체할 수 있습니다.

df.fillna(0, inplace=True)
df

fillna() 함수의 인자로 method를 사용하면, 앞, 뒤 값등으로 대체 할 수 있습니다.

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2. 타입 변환

df = pd.DataFrame({'판매일':['5/11/21','5/12/21','5/13/21','5/14/21','5/15/21'],
                   '판매량':['10','15','20','25','30'],
                   '방문자수':['10','-','17','23','25'],
                   '기온':['24.1','24.3','24.8','25','25.4']})

dtypes 함수로 열 별 타입을 확인 할 수 있습니다.

df.dtypes

astype() 함수를 사용하면 원하는 열의 타입을 원하는 타입으로 변환 할 수 있습니다.

df = df.astype({'판매량':'int'})

to_datatime()함수를 이용하면 날짜를 format 형식으로 변환 할 수 있습니다.

df['판매일'] = pd.to_datetime(df['판매일'], format="%m/%d/%y")​