NumPy 또는 Pandas에서 NaN 값을 가진 정수 배열 유지하기

2024-07-27

NaN은 배열에서 데이터 값이 누락되었음을 나타내는 특수 표시입니다. NumPy와 Pandas는 기본적으로 NaN 값을 float 형식으로 처리하지만, 일부 상황에서는 정수 배열 유지를 원할 수 있습니다.

다음은 NumPy 또는 Pandas에서 NaN 값을 가진 정수 배열을 유지하는 몇 가지 방법입니다.

np.where 함수 사용:

import numpy as np

# NaN 값을 포함하는 정수 배열 생성
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# NaN 값을 0으로 치환하여 정수 배열 유지
result = np.where(np.isnan(data), 0, data)
print(result)  # 출력: [1 2 0 4 5]

Pandas의 fillna 메서드 사용:

import pandas as pd

# NaN 값을 포함하는 Pandas Series 생성
series = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])

# NaN 값을 0으로 치환하여 정수 유형 유지
result = series.fillna(0).astype(int)
print(result)  # 출력: 1 2 0 4 5

사용자 정의 함수 사용:

import numpy as np

def fill_nan_with_zero(data):
  """
  NaN 값을 0으로 채워 정수 배열 유지하는 함수

  Args:
    data: NumPy 배열

  Returns:
    NaN 값을 0으로 채운 NumPy 배열
  """
  return np.where(np.isnan(data), 0, data).astype(int)

# NaN 값을 포함하는 정수 배열 생성
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 사용자 정의 함수 사용하여 정수 배열 유지
result = fill_nan_with_zero(data)
print(result)  # 출력: [1 2 0 4 5]

위의 방법들은 모두 NumPy 또는 Pandas에서 NaN 값을 가진 정수 배열을 유지하는 데 사용할 수 있습니다. 상황에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

참고:

Pandas의 fillna 메서드는 method 매개변수를 사용하여 다른 값으로 NaN 값을 채울 수도 있습니다. 예를 들어, method='ffill'을 사용하면 이전 값으로 채우고, method='bfill'을 사용하면 다음 값으로 채울 수 있습니다.
NumPy의 where 함수는 조건에 따라 배열 요소를 선택적으로 대체하는 데 유용합니다.
사용자 정의 함수는 특정 상황에 맞게 로직을 조정해야 하는 경우 유용합니다.

예제 코드: NumPy와 Pandas에서 NaN 값을 가진 정수 배열 유지

import numpy as np

# NaN 값을 포함하는 정수 배열 생성
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 방법 1: `np.where` 함수 사용
result1 = np.where(np.isnan(data), 0, data)
print("방법 1 결과:", result1)

# 방법 2: `astype` 함수 사용
result2 = data.astype(np.float64)  # 실수 유형으로 변환
result2[np.isnan(result2)] = 0  # NaN 값을 0으로 변경
result2 = result2.astype(int)  # 다시 정수 유형으로 변환
print("방법 2 결과:", result2)

Pandas를 사용한 예제:

import pandas as pd

# NaN 값을 포함하는 Pandas Series 생성
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 방법 1: `fillna` 메서드 사용
result1 = s.fillna(0).astype(int)
print("방법 1 결과:", result1)

# 방법 2: `replace` 메서드 사용
result2 = s.replace(np.nan, 0).astype(int)
print("방법 2 결과:", result2)

설명:

NumPy 예제:
- 방법 1: np.where 함수를 사용하여 NaN 값이 있는 위치에 0을, 그 외 위치에는 원래 값을 할당합니다.
- 방법 2:
  1. astype(np.float64)를 사용하여 배열을 실수 유형으로 변환합니다.
  2. np.isnan을 사용하여 NaN 값을 찾고 0으로 변경합니다.
  3. astype(int)를 사용하여 다시 정수 유형으로 변환합니다.
Pandas 예제:
- 방법 1: fillna 메서드를 사용하여 모든 NaN 값을 0으로 채웁니다. 그런 다음 astype(int)를 사용하여 Series를 정수 유형으로 변환합니다.
- 방법 2: replace 메서드를 사용하여 NaN 값을 0으로 직접 바꿉니다. 암시적으로 데이터 유형을 변경하지 않으므로 astype(int)가 필요하지 않습니다.

이 코드는 단순히 예시이며, 실제 상황에 따라 다양하게 변형될 수 있습니다.
np.where 및 fillna와 같은 함수는 다양한 매개변수와 옵션을 제공합니다. 필요에 따라 자세히 확인하세요.
Pandas에서 replace 메서드를 사용하는 경우, 원하는 값으로 NaN 값을 바꿀 수 있다는 점을 기억하세요.

NumPy 또는 Pandas에서 NaN 값을 가진 정수 배열 유지: 대체 방법

np.ma.masked_array 사용:

NumPy의 masked_array 모듈은 누락된 값을 처리하는 데 유용한 기능을 제공합니다. masked_array는 데이터 배열과 마스크 배열로 구성됩니다. 데이터 배열은 실제 값을 저장하고, 마스크 배열은 각 값이 유효한지 여부를 나타냅니다.

import numpy as np

# NaN 값을 포함하는 정수 배열 생성
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# masked_array 생성
masked_array = np.ma.masked_array(data, mask=np.isnan(data))

# fill_value 매개변수를 사용하여 NaN 값을 0으로 채움
filled_array = masked_array.filled(fill_value=0)

# 결과 출력
print(filled_array)  # 출력: [1 2 0 4 5]

pandas.Index 및 pandas.Series 사용:

Pandas의 Index 및 Series 객체는 NaN 값을 처리하는 데 유용한 기능을 제공합니다. Index는 데이터 배열의 인덱스를 나타내고, Series는 인덱스와 값으로 구성됩니다.

import pandas as pd

# NaN 값을 포함하는 정수 배열 생성
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# Index 및 Series 생성
index = pd.Index(data)
series = pd.Series(data, index=index)

# fillna 메서드를 사용하여 NaN 값을 0으로 채움
result = series.fillna(0)

# 결과 출력
print(result)  # 출력: 1 2 0 4 5