Pandas 데이터프레임에서 공백 값을 NaN으로 바꾸기
다음은 Python, Pandas, 데이터프레임을 사용하여 공백 값을 NaN으로 바꾸는 방법에 대한 두 가지 방법입니다.
방법 1: fillna() 함수 사용
fillna() 함수는 Pandas에서 결측값을 처리하는 데 가장 많이 사용되는 함수입니다. 공백 값을 NaN으로 바꾸려면 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': ['데이터1', '', '데이터3'], 'B': [1, 2, 3]})
# 공백 값을 NaN으로 변환
df.fillna(value=np.nan, inplace=True)
# 결과 확인
print(df)
위 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.
A B
0 데이터1 1.0
1 NaN 2.0
2 데이터3 3.0
fillna() 함수는 다음과 같은 인수를 사용할 수 있습니다.
value: 공백 값을 채울 값을 지정합니다. 기본값은np.nan입니다.inplace: 기존 데이터프레임을 변경할지 여부를 지정합니다. 기본값은False입니다.True로 설정하면 함수가 호출된 데이터프레임을 변경하고 별도의 결과를 반환하지 않습니다.
방법 2: replace() 함수 사용
replace() 함수는 특정 값을 다른 값으로 바꾸는 데 사용됩니다. 공백 값을 NaN으로 바꾸려면 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': ['데이터1', '', '데이터3'], 'B': [1, 2, 3]})
# 공백 값을 NaN으로 변환
df.replace('', np.nan, inplace=True)
# 결과 확인
print(df)
to_replace: 바꿀 값을 지정합니다. 이 경우 공백 값을 의미하는''를 사용합니다.
결론
두 방법 모두 Pandas 데이터프레임에서 공백 값을 NaN으로 효과적으로 변환하는 데 사용할 수 있습니다. 상황에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 좋습니다.
fillna()함수는 결측값 처리를 위해 여러 기능을 제공하기 때문에 더 복잡한 결측값 처리 상황에 유용합니다.replace()함수는 간단하고 직관적인 방식으로 공백 값을 NaN으로 바꾸는 데 유용합니다.
추가 정보
예제 코드: Python Pandas 데이터프레임에서 공백 값을 NaN으로 바꾸기
방법 1: fillna() 함수 사용
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': ['데이터1', '', '데이터3'], 'B': [1, 2, 3]}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# 공백 값을 NaN으로 변환
df.fillna(value=np.nan, inplace=True)
# 결과 확인
print(df)
방법 2: replace() 함수 사용
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': ['데이터1', '', '데이터3'], 'B': [1, 2, 3]}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# 공백 값을 NaN으로 변환
df.replace('', np.nan, inplace=True)
# 결과 확인
print(df)
출력:
A B
0 데이터1 1.0
1 NaN 2.0
2 데이터3 3.0
추가 예제
다음은 데이터프레임의 특정 열에서만 공백 값을 NaN으로 바꾸는 방법을 보여주는 예제입니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': ['데이터1', '', '데이터3'], 'B': [1, 2, 3], 'C': ['값1', '값2', '값3']}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# 열 'A'에서만 공백 값을 NaN으로 변환
df['A'].fillna(value=np.nan, inplace=True)
# 결과 확인
print(df)
A B C
0 데이터1 1.0 값1
1 NaN 2.0 값2
2 데이터3 3.0 값3
이 코드는 fillna() 함수의 column 인수를 사용하여 특정 열을 지정합니다.
df.fillna(value=np.nan, column='A', inplace=True)
또한 replace() 함수를 사용하여 특정 열에서 공백 값을 NaN으로 바꿀 수도 있습니다.
df['A'].replace('', np.nan, inplace=True)
Pandas 데이터프레임에서 공백 값을 NaN으로 바꾸는 대체 방법
방법 1: isna() 및 where() 함수 사용
isna() 함수는 데이터프레임에서 NaN 값을 확인하는 데 사용되고, where() 함수는 조건에 따라 값을 변경하는 데 사용됩니다. 다음은 이 두 함수를 사용하여 공백 값을 NaN으로 바꾸는 방법입니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': ['데이터1', '', '데이터3'], 'B': [1, 2, 3]}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# 공백 값을 NaN으로 변환
df = df.where(~df['A'].isna(), np.nan)
# 결과 확인
print(df)
A B
0 데이터1 1.0
1 NaN 2.0
2 데이터3 3.0
방법 2: apply() 함수 사용
apply() 함수는 데이터프레임의 각 행 또는 열에 함수를 적용하는 데 사용됩니다. 다음은 apply() 함수를 사용하여 공백 값을 NaN으로 바꾸는 방법입니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': ['데이터1', '', '데이터3'], 'B': [1, 2, 3]}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# lambda 함수를 사용하여 공백 값을 NaN으로 변환
def replace_blank(value):
if value == '':
return np.nan
return value
# apply() 함수를 사용하여 변환 적용
df['A'] = df['A'].apply(replace_blank)
# 결과 확인
print(df)
A B
0 데이터1 1.0
1 NaN 2.0
2 데이터3 3.0
방법 3: str.strip() 및 astype() 함수 사용
str.strip() 함수는 문자열의 앞뒤 공백을 제거하고, astype() 함수는 데이터 형식을 변환하는 데 사용됩니다. 다음은 이 두 함수를 사용하여 공백 값을 NaN으로 바꾸는 방법입니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': ['데이터1', '', '데이터3'], 'B': [1, 2, 3]}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# 공백 값을 NaN으로 변환
df['A'] = df['A'].str.strip().astype(float)
# 결과 확인
print(df)
A B
0 1.000000 1.0
1 NaN 2.0
2 3.000000 3.0
주의: 이 방법은 모든 공백 값을 제거합니다. 텍스트 일부에 공백이 포함된 열에 사용하면 원치 않는 결과가 발생할 수 있습니다.
결론
본 섹션에서는 Pandas 데이터프레임에서 공백 값을 NaN으로 바꾸는 세 가지 대체 방법을 살펴보았습니다. 상황에 따라 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 좋습니다.
isna()및where()함수: 간결하고 직관적이지만 성능 측면에서 비효율적일 수 있습니다.apply()함수: 유연하고 사용자 정의 함수를 사용하여 복잡한 변환을 수행할 수 있지만 코드가 더 복잡해집니다.str.strip()및astype()함수: 빠르고 효율적이지만 텍스트 일부에 공백이 포함된 열에는 적합하지 않을 수 있습니다.
python pandas dataframe
