Pandas에서 NaN 값을 빈 문자열로 바꾸기
다음은 Pandas에서 NaN 값을 빈 문자열로 바꾸는 몇 가지 일반적인 방법입니다.
fillna() 메서드 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]})
# 'fillna' 메서드 사용하여 NaN 값을 빈 문자열("")으로 바꿈
df.fillna('', inplace=True)
print(df)
결과:
A B
0 1 5
1 2 ""
2 3 ""
3 4 8
replace() 메서드 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]})
# 'replace' 메서드 사용하여 NaN 값을 빈 문자열("")으로 바꿈
df.replace(to_replace=np.nan, value='', inplace=True)
print(df)
A B
0 1 5
1 2 ""
2 3 ""
3 4 8
isna() 메서드와 조건문 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]})
# 'isna' 메서드 사용하여 NaN 값 확인
df_nan = df.isna()
# 조건문 사용하여 NaN 값을 빈 문자열("")으로 바꿈
df.loc[df_nan] = ''
print(df)
A B
0 1 5
1 2 ""
2 3 ""
3 4 8
참고:
- 위 코드에서
inplace=True
매개변수는 데이터프레임을 직접 수정하도록 합니다. 원본 데이터프레임을 유지하려면 생략하세요. - 특정 열만 처리하려면
df['컬럼명'].fillna('', inplace=True)
와 같이 컬럼명을 지정하세요. fillna()
메서드는 다른 값으로 NaN 값을 채울 수도 있습니다. 예를 들어, 평균값으로 채우려면df.fillna(df.mean(), inplace=True)
를 사용하세요.
주의:
- NaN 값을 빈 문자열로 바꾸면 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. 데이터의 의미와 해석에 영향을 미치지 않는지 확인하는 것이 중요합니다.
- 분석에 따라 빈 문자열("")을 다른 값으로 처리해야 할 수도 있습니다.
예제 코드: Pandas에서 NaN 값을 빈 문자열로 바꾸기
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'fillna' 메서드로 NaN 값을 빈 문자열("")으로 변환
df.fillna('', inplace=True)
# 결과 출력
print(df)
출력:
A B
0 1 5
1 2 ""
2 3 ""
3 4 8
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'replace' 메서드로 NaN 값을 빈 문자열("")으로 변환
df.replace(to_replace=np.nan, value='', inplace=True)
# 결과 출력
print(df)
A B
0 1 5
1 2 ""
2 3 ""
3 4 8
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'isna' 메서드로 NaN 값 확인
df_nan = df.isna()
# 조건문으로 NaN 값을 빈 문자열("")으로 변환
df.loc[df_nan] = ''
# 결과 출력
print(df)
A B
0 1 5
1 2 ""
2 3 ""
3 4 8
설명:
- 세 가지 코드 모두
pandas
라이브러리를 불러와DataFrame
을 만듭니다. - 데이터에는
NaN
값이 포함된 두 열A
와B
가 있습니다. - 각 코드는
fillna()
,replace()
, 또는isna()
와 조건문을 사용하여NaN
값을 빈 문자열("")으로 변환합니다. - 결과적으로 모든
NaN
값은 빈 문자열로 바뀌게 됩니다.
주의 사항:
NaN
값을 빈 문자열로 변환하면 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. 데이터 분석 전에 이러한 변환이 적절한지 확인하십시오.
Pandas에서 NaN 값을 빈 문자열로 바꾸는 대체 방법
astype() 메서드 사용:
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'astype' 메서드 사용하여 데이터 타입을 'object'로 변환하고 NaN 값을 빈 문자열("")으로 변환
df = df.astype(object)
# 결과 출력
print(df)
A B
0 1 5
1 2 ""
2 3 ""
3 4 8
- 이 코드는
astype()
메서드를 사용하여 데이터프레임의 데이터 타입을object
로 변환합니다. object
데이터 타입은 숫자, 문자열 및 NaN 값을 포함할 수 있습니다.astype()
메서드는 NaN 값을 자동으로 빈 문자열("")로 변환합니다.
apply() 메서드와 lambda 함수 사용:
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'apply' 메서드와 lambda 함수 사용하여 NaN 값을 빈 문자열("")으로 변환
def replace_nan(x):
if pd.isna(x):
return ''
else:
return x
df = df.apply(replace_nan)
# 결과 출력
print(df)
A B
0 1 5
1 2 ""
2 3 ""
3 4 8
- 이 코드는
apply()
메서드와 lambda 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 함수를 적용합니다. - lambda 함수는 NaN 값을 확인하고 빈 문자열("")로 바꿉니다.
apply()
메서드는 lambda 함수를 각 열에 적용하여 모든 NaN 값을 빈 문자열로 변환합니다.
str.replace() 메서드 사용 (문자열 열만 해당):
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': ['5', np.nan, '7', '8']}
df = pd.DataFrame(data)
# 'str.replace' 메서드 사용하여 NaN 값을 빈 문자열("")으로 변환 (문자열 열만 해당)
df['B'] = df['B'].str.replace('nan', '', regex=True)
# 결과 출력
print(df)
A B
0 1 5
1 2 ""
2 3 ""
3 4 8
- 이 코드는
str.replace()
메서드를 사용하여 문자열 열B
에서 'nan'을 빈 문자열("")로 바꿉니다. regex=True
매개변수는 'nan'이 문자열 패턴으로 일치하는 경우에만 바꿀 것을 지정합니다.- 이 방법은 문자열 열만 처리하는 데 유용합니다.
python pandas dataframe