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27번째 줄:
27번째 줄: − + − + − + 60번째 줄:
60번째 줄: + + 70번째 줄:
72번째 줄: + + − 데이터프레임을 사용하는 경우, <code>fillna(채울값)</code> 함수가 준비되어 있다. − − df.fillna(method = 'ffill') # 비어 있을 경우, 바로 위 데이터를 입력 − df.fillna(method = 'bfill') # 비어 있을 경우, 바로 아래 데이터를 입력 + + + + + + + + 107번째 줄:
115번째 줄: +
→채우기
|df.isnull().sum()
|df.isnull().sum()
|-
|-
|
|셀별 null 파악
|
|각 데이터가 비었는지, 채워져 있는지 True, False로 보여준다.
|
|pd.isna(df)
|}
|}
== 채우기 ==
== 채우기 ==
다양한 방식의 채우기가 가능하다.
다양한 방식의 채우기가 가능하다.
fillna 함수를 이용한다.
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
|-
|-
test_train_X = pd.DataFrame(imputer.transform(test_X)) # 테스트용 데이터에 결측치 채워넣기.(위에서 사용하는 메서드와 다르다. 무슨 차이일까..)
test_train_X = pd.DataFrame(imputer.transform(test_X)) # 테스트용 데이터에 결측치 채워넣기.(위에서 사용하는 메서드와 다르다. 무슨 차이일까..)
</syntaxhighlight>[어떤 값으로 채우는 걸까?]
</syntaxhighlight>[어떤 값으로 채우는 걸까?]
결측치를 채우는 것만으로도 정밀도가 올라가는 경우가 많다.
SimpleImputer(strategy='median')
SimpleImputer(strategy='median')
|-
|-
|평균으로 채우기
|평균으로 채우기
|열2 안의 결측치를 채우고 싶을 때 단순 평균을 넣을 수도 있지만, 열1이 같은 집단의 평균을 구해 넣는 게 더 정확할 것이다.(예컨대, 평균나이가 빠졌다면 남성의 결측치는 남성의 평균나이를 넣는 것.)
|열2 안의 결측치를 채우고 싶을 때 단순 평균을 넣을 수도 있지만, 열1이 같은 집단의 평균을 구해 넣는 게 더 정확할 것이다.(예컨대, 평균나이가 빠졌다면 남성의 결측치는 남성의 평균나이를 넣는 것.)
df.filna(df.groupby['열1'])['열2'].transform('median'), inplace=True)
df.filna(df.groupby['열1'])['열2'].transform('median'), inplace=True)
|-
|바로 위 데이터로
|해당 결측치가 위 데이터와 별반 다르지 않으리라 예상되는 경우 위 데이터의 값을 그대로 사용한다.
df.fillna(method = 'ffill') # 비어 있을 경우, 바로 위 데이터를 입력
|-
|바로 아래 데이터로
|df.fillna(method = 'bfill') # 비어 있을 경우, 바로 아래 데이터를 입력
|}
|}
|}
|}
[[분류:결측치 다루기]]
[[분류:결측치 다루기]]
[[분류:Pandas]]