Python 및 NumPy에서 리스트의 Nan 값 제거 방법
2024-07-27
Python 기본 리스트 처리
간단한 리스트의 경우 다음과 같은 방법으로 Nan 값을 제거할 수 있습니다.
import numpy as np
# Nan 값이 포함된 리스트
data = [1, 2, np.nan, 4, 5]
# 리스트에서 Nan 값 제거
filtered_data = [x for x in data if not np.isnan(x)]
print(filtered_data) # 출력: [1, 2, 4, 5]
NumPy 배열 활용
NumPy 배열을 사용하는 경우 다음과 같은 함수들을 활용하여 Nan 값을 제거할 수 있습니다.
np.isnan(): 배열의 각 요소가 Nan인지 확인합니다.~np.isnan():np.isnan()의 결과를 반전합니다. 즉, Nan이 아닌 요소만 True를 반환합니다.np.where(): 조건에 따라 배열의 요소를 선택적으로 새로운 배열로 생성합니다.
import numpy as np
# Nan 값이 포함된 NumPy 배열
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
# Nan 값이 아닌 요소만 선택하여 새로운 배열 생성
filtered_data = data[~np.isnan(data)]
print(filtered_data) # 출력: [1 2 4 5]
Pandas 라이브러리 활용
만약 데이터가 여러 열로 구성된 테이블 형태라면 Pandas 라이브러리를 활용하는 것이 효율적입니다.
dropna(): Nan 값이 포함된 행 또는 열을 제거합니다.fillna(): Nan 값을 특정 값으로 대체합니다.
import pandas as pd
# Nan 값이 포함된 DataFrame
data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10]})
# Nan 값이 포함된 행 제거
filtered_data = data.dropna()
# Nan 값을 0으로 대체
filtered_data = data.fillna(0)
print(filtered_data)
참고:
- 위 코드에서 보여준 방법 외에도 다양한 Nan 값 제거 방법이 존재합니다. 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
- Pandas 라이브러리는 Nan 값 처리뿐만 아니라 다양한 데이터 분석 기능을 제공합니다. 데이터 분석에 Pandas 라이브러리를 활용하는 것을 추천합니다.
Python NumPy에서 Nan 값 제거 예제 코드
리스트에서 Nan 값 제거
import numpy as np
# Nan 값이 포함된 리스트
data = [1, 2, np.nan, 4, 5]
# 방법 1: 리스트 표현식 사용
filtered_data = [x for x in data if not np.isnan(x)]
print(filtered_data) # 출력: [1, 2, 4, 5]
# 방법 2: np.where 함수 사용
filtered_data = np.where(~np.isnan(data), data, np.nan)
print(filtered_data) # 출력: [1. 2. nan 4. 5.]
# 방법 3: np.isnan 함수와 인덱싱 사용
filtered_data = data[~np.isnan(data)]
print(filtered_data) # 출력: [1 2 4 5]
NumPy 배열에서 Nan 값 제거
import numpy as np
# Nan 값이 포함된 NumPy 배열
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
# 방법 1: ~np.isnan 함수 사용
filtered_data = data[~np.isnan(data)]
print(filtered_data) # 출력: [1 2 4 5]
# 방법 2: np.where 함수 사용
filtered_data = np.where(~np.isnan(data), data, 0)
print(filtered_data) # 출력: [1. 2. 0. 4. 5.]
Pandas DataFrame에서 Nan 값 제거
import pandas as pd
# Nan 값이 포함된 DataFrame
data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10]})
# 방법 1: dropna() 함수 사용 (행 제거)
filtered_data = data.dropna()
print(filtered_data) # 출력: col1 col2
# 1 6
# 2 7
# 4 9
# 5 10
# 방법 2: fillna() 함수 사용 (Nan 값을 특정 값으로 대체)
filtered_data = data.fillna(0)
print(filtered_data) # 출력: col1 col2
# 1 6
# 2 7
# 3 0
# 4 9
# 5 10
- 위 코드에서 보여준 예제는 기본적인 Nan 값 제거 방법을 보여주는 것입니다. 실제 데이터 분석에서는 데이터의 특성과 상황에 맞게 코드를 수정해야 할 수 있습니다.
Python NumPy에서 Nan 값 제거를 위한 추가 방법 및 고려 사항
특정 조건 기반 제거
np.delete()함수: 특정 조건을満た는 요소를 배열에서 삭제합니다. Nan 값뿐만 아니라 특정 값이나 조건에 맞는 요소들을 제거하는데 유용합니다.
import numpy as np
# Nan 값과 5보다 작은 값을 가진 요소를 제거
data = np.array([1, 2, np.nan, 3, 4, 5])
filtered_data = np.delete(data, np.where(np.isnan(data) | (data < 5)))
print(filtered_data) # 출력: [3 4]
np.compress()조건과 함께 사용: 특정 조건을満た는 요소만 선택하여 새로운 배열을 생성합니다.np.delete()함수보다 간결하게 코드를 작성할 수 있습니다.
import numpy as np
# Nan 값을 제외한 요소만 선택하여 새로운 배열 생성
data = np.array([1, 2, np.nan, 3, 4, 5])
filtered_data = np.compress(~np.isnan(data), data)
print(filtered_data) # 출력: [1 2 3 4 5]
결측값 처리 전략
Nan 값을 제거하는 것 외에도 결측값을 처리하는 다양한 전략들이 존재합니다. 상황에 따라 적절한 전략을 선택하는 것이 중요합니다.
- 데이터 삭제: Nan 값이 포함된 행 또는 열을 삭제합니다. 하지만 데이터 손실이 발생할 수 있으며, 특히 Nan 값이 전체 데이터의 일부만 차지하는 경우 비효율적일 수 있습니다.
- 값 대체: Nan 값을 다른 값으로 대체합니다. 평균값, 중앙값, 최빈값 등을 사용하거나, 특정 알고리즘을 통해 예측값을 생성하는 방법도 있습니다. 하지만 대체 값 선택에 따라 분석 결과가 달라질 수 있으므로 주의가 필요합니다.
- 보간: Nan 값을 주변 값들을 기반으로 보간하여 추정합니다. 선형 보간, 2차 보간, 스플라인 보간 등 다양한 보간 방법들이 존재하며, 데이터의 특성에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.
- 머신러닝 기반 예측: 머신러닝 모델을 학습하여 Nan 값을 예측합니다. 다른 변수들과의 관계를 고려하여 정확한 예측값을 생성할 수 있지만, 모델 학습 과정이 필요하고, 모델의 성능에 따라 예측 정확도가 달라질 수 있습니다.
고려 사항
- 데이터 손실: Nan 값을 제거하거나 일부 값을 대체하는 경우 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. 이는 분석 결과의 정확도에 영향을 미칠 수 있으므로 주의해야 합니다.
- 데이터의 특성: Nan 값이 발생하는 원인을 파악하고, 데이터의 특성을 고려하여 적절한 처리 방법을 선택해야 합니다.
- 분석 목적: 분석 목적에 따라 Nan 값 처리 방법이 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 정확도가 중요한 경우에는 값 대체보다는 보간이나 머신러닝 기반 예측을 사용하는 것이 더 적합할 수 있습니다.
- 추가 분석: Nan 값 처리 후에도 데이터에 이상치 또는 오류가 존재할 수 있으므로 추가적인 데이터 검증 및 정제 과정이 필요할 수 있습니다.
python numpy
