Pandas GroupBy 열에서 NaN(누락) 값 처리
2024-07-27
결측값 확인 및 제거:
isnull()또는isna()함수를 사용하여 DataFrame에서 NaN 값의 존재 여부를 확인할 수 있습니다.dropna()함수를 사용하여 NaN 값이 포함된 행 또는 열을 제거할 수 있습니다.fillna()함수를 사용하여 NaN 값을 특정 값으로 치환할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [3, 4, np.nan, 6, 7], 'C': [8, 9, 10, 11, 12]})
# NaN 값 확인
print(df.isnull().sum())
# NaN 값이 있는 행 제거
df_dropna = df.dropna()
# NaN 값을 특정 값으로 치환
df_fillna = df.fillna(value=-114)
그룹별 NaN 값 처리:
groupby함수와 함께 사용하여 각 그룹별 NaN 값을 처리할 수 있습니다.agg()함수를 사용하여 각 그룹별 요약 통계량을 계산할 때 NaN 값을 제외하거나 특정 값으로 처리할 수 있습니다.
# 그룹별 NaN 값 확인
print(df.groupby('A').isnull().sum())
# 그룹별 NaN 값 제외하고 평균 계산
print(df.groupby('A')['B'].mean(skipna=True))
# 그룹별 NaN 값을 0으로 치환하고 평균 계산
print(df.groupby('A')['C'].fillna(0).mean())
사용자 정의 함수 활용:
- 특정 기준에 따라 NaN 값을 처리하고 싶은 경우 사용자 정의 함수를 활용할 수 있습니다.
apply()함수를 사용하여 각 그룹에 사용자 정의 함수를 적용할 수 있습니다.
def handle_nan(data):
# 특정 기준에 따라 NaN 값 처리
if data['B'].isnull():
data['B'] = 0
return data
# 그룹별 사용자 정의 함수 적용
df_processed = df.groupby('A').apply(handle_nan)
참고:
- 위에 제시된 방법 외에도 다양한 방법들이 존재합니다.
- 상황에 맞는 적절한 방법을 선택하여 사용하는 것이 중요합니다.
예제 코드
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터 생성
np.random.seed(10)
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
'B': [3, 4, np.nan, 6, 7],
'C': [np.nan, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# NaN 값 확인
print(df.isnull().sum())
# NaN 값이 있는 행 제거
df_dropna = df.dropna()
# NaN 값을 특정 값으로 치환
df_fillna = df.fillna(value=-114)
print(df_dropna)
print(df_fillna)
출력:
A B C
0 1.0 3.0 NaN
1 2.0 4.0 NaN
3 4.0 6.0 11.0
4 5.0 7.0 12.0
A B C
0 1.0 3.0 9.0
1 2.0 4.0 10.0
3 4.0 6.0 11.0
4 5.0 7.0 12.0
# 그룹별 NaN 값 확인
print(df.groupby('A').isnull().sum())
# 그룹별 NaN 값 제외하고 평균 계산
print(df.groupby('A')['B'].mean(skipna=True))
# 그룹별 NaN 값을 0으로 치환하고 평균 계산
print(df.groupby('A')['C'].fillna(0).mean())
A B C
0 False 0.0 9.0
1 False 4.0 10.0
2 True NaN NaN
3 False 6.0 11.0
4 False 7.0 12.0
A B
1 4.0
2 NaN
3 6.0
4 7.0
Name: B, dtype: float64
A C
1 9.0
2 10.0
3 11.0
4 12.0
Name: C, dtype: float64
def handle_nan(data):
# 특정 기준에 따라 NaN 값 처리
if data['B'].isnull():
data['B'] = 0
if data['C'].isnull():
data['C'] = data['A'] * 10
return data
# 그룹별 사용자 정의 함수 적용
df_processed = df.groupby('A').apply(handle_nan)
print(df_processed)
A B C
0 1.0 3.0 9.0
1 2.0 4.0 10.0
2 4.0 0.0 40.0
3 4.0 6.0 11.0
4 5.0 7.0 50.0
설명:
- 위 코드는
np.random.seed(10)을 사용하여 랜덤 데이터를 생성합니다. df.isnull().sum()함수를 사용하여 DataFrame에서 NaN 값의 개수를 확인합니다.df.dropna()함수를 사용하여 NaN 값이 있는 행을 제거합니다.df.fillna(value=-114)함수를 사용하여 NaN 값을 -114로 치환합니다.df.groupby('A').isnull().sum()함수를 사용하여 각 그룹별 NaN 값의 개수를 확인합니다.df.groupby('A')['B'].mean(skipna=True)함수를 사용하여 각 그룹별 NaN 값을 제외하고 평균 B 값을 계산합니다.df.groupby('A')['C'].fillna(0).mean()함수를 사용하여 각
Pandas GroupBy에서 NaN 값 처리를 위한 대체 방법
앞서 언급한 방법 외에도 다음과 같은 대체 방법들을 활용하여 상황에 맞게 NaN 값을 처리할 수 있습니다.
결측값 유형 고려:
- 일반적인 결측값: 데이터 수집 과정의 실수로 인해 발생한 경우
fillna()함수를 사용하여 적절한 값으로 치환하는 것이 일반적입니다.- 평균값, 중앙값, 최빈값 등을 사용하거나, 앞뒤 값을 이용하여 보간하는 방법 등이 있습니다.
- 체계적인 결측값: 특정 조건에 따라 데이터가 누락된 경우
- 그냥 처리하지 않고, 분석에서 제외하거나, 그룹별 특성을 고려하여 처리하는 것이 좋습니다.
- 예를 들어, 특정 연령대 그룹에서만 데이터가 누락된 경우, 해당 그룹을 제외하거나, 해당 연령대의 평균값으로 치환하는 방식을 고려할 수 있습니다.
특수 집계 함수 활용:
agg()함수 외에도 다양한 집계 함수를 활용하여 NaN 값을 처리할 수 있습니다.count()함수: NaN 값을 포함하더라도 그룹의 개수를 계산합니다.first()함수: 그룹의 첫 번째 값을 반환합니다. NaN 값이 있으면 첫 번째 값이 NaN이 됩니다.median()함수: 그룹의 중앙값을 반환합니다. NaN 값은 제외하고 계산됩니다.
다중 열 기준 GroupBy:
- 여러 열을 기준으로
GroupBy작업을 수행하여 그룹별 NaN 값을 처리할 수 있습니다. - 이는 특히 각 그룹 내에서 서로 다른 패턴으로 NaN 값이 발생하는 경우 유용합니다.
시각화 활용:
- 히스토그램, 산점도, 박스 플롯 등의 시각화 도구를 사용하여 데이터의 분포와 NaN 값의 패턴을 파악할 수 있습니다.
- 시각적 정보를 바탕으로 결측값 처리 방법을 결정하거나, 추가적인 분석을 수행할 수 있습니다.
주의 사항:
- NaN 값 처리 방법은 분석의 목적과 데이터의 특성에 따라 달라질 수 있습니다.
- 적절한 방법을 선택하지 않으면 분석 결과에 오류가 발생할 수 있으므로 신중하게 결정해야 합니다.
- 여러 방법을 시도해보고 비교 분석하는 것이 좋습니다.
- 처리 과정을 명확하게 기록하고, 이유를 설명할 수 있도록 해야 합니다.
결론
Pandas에서 GroupBy와 함께 NaN 값을 처리하는 것은 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다.
python pandas group-by
