'Cannot Mask with Non-Boolean Array Containing NA / NaN Values' 오류 수정하기

Name

Rajiv Chandra

Published on 2023. 8. 17.

(opens in a new tab) (opens in a new tab) (opens in a new tab) (opens in a new tab) (opens in a new tab) (opens in a new tab)

Python 프로그래밍 언어를 위해 작성된 소프트웨어 라이브러리인 판다스는 데이터 조작 및 분석에 강력한 도구입니다. 그러나 판다스 역시 독특한 점이 있습니다. 이에 대해 자주 궁금해하는 데이터 열정가들의 한 가지 궁금증은 'cannot mask with non-boolean array containing na / nan values' 오류입니다. 이 오류는 일반적으로 부울 배열을 사용하여 부울 배열로 비트 마스킹을하고 데이터에 결측값 또는 정의되지 않은 값 (NA 또는 NaN)이 포함되어 있을 때 발생합니다.

본 문서에서는 이 오류의 근본 원인을 파헤치고, 이를 수정하는 방법을 탐구하며, 동일한 결과를 얻을 수 있는 대체 방법에 대해 논의합니다. 또한 이 오류와 관련한 일반적으로 발생하는 몇 가지 질문에 답변하도록 하겠습니다. 따라서 데이터 과학자 또는 판다스에 입문한 초보자이든 상관없이 이 흔한 판다스 함정을 해체하기 위해 계속 읽어보세요.

오류 이해하기

"cannot mask with non-boolean array containing na / nan values"라는 오류 메시지는 판다스를 사용할 때 자주 발생하는 오류입니다. 이 오류는 mask () 함수를 사용하여 NA (사용할 수 없음) 또는 NaN (숫자가 아님) 값을 포함하는 부울이 아닌 배열을 마스킹하려고 할 때 트리거됩니다.

판다스에서 mask () 함수는 조건이 True 인 경우 값을 바꿉니다. 문제는 조건 배열이 엄격히 부울이 아닌 경우입니다. 즉, True 및 False 값만 포함하지 않습니다. 조건 배열에 NA 또는 NaN 값이 포함되어 있으면 판다스가 혼란스러워집니다. 이러한 값들을 True 또는 False로 취급할지 판단할 수 없기 때문에 이로 인해 오류가 발생합니다.

예를 들어 다음 코드 스니펫을 고려해 보겠습니다:

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan]})
mask = pd.array([True, False, np.nan])
 
df.A.mask(mask)

이 코드는 mask 배열에 NaN 값이 포함되어 있기 때문에 "cannot mask with non-boolean array containing na / nan values" 오류를 발생시킵니다.

오류 수정하기

오류를 트리거하는 원인을 이해했으므로, 이를 수정하는 방법을 알아보겠습니다. 해결 방법은 mask () 함수에 전달되는 조건 배열이 엄격히 부울임을 보장하는 것에 있습니다. 판다스에서 제공하는 isna () 또는 notna () 함수를 사용하여 이를 달성할 수 있습니다.

isna () 함수는 원래 배열이 NA 또는 NaN 값을 가지는 위치에 True가있는 부울 배열을 반환합니다. 반대로 notna () 함수는 그 반대의 역할을합니다. 원래 배열이 NA 값을 가지는 위치에 True가있는 부울 배열을 반환합니다.

다음과 같이 이러한 함수를 사용하여 오류를 수정할 수 있습니다.

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan]})
mask = pd.array([True, False, np.nan])
 
# isna ()를 사용하여 마스크를 부울 배열로 변환
boolean_mask = mask.isna()
 
df.A.mask(boolean_mask)

이 코드는 오류 없이 실행됩니다. mask () 함수는 이제 엄격히 부울 배열을 받게되며, 교체할 값을 정확히 알 수 있습니다.

동일한 결과를 얻을 수 있는 대체 방법

조건 배열을 isna () 또는 notna () 함수를 사용하여 부울 배열로 변환하여 오류를 수정하는 것은 간단한 해결책입니다. 그러나 복잡한 데이터 조작 작업을 다루는 경우 동일한 결과를 얻기 위해 대체 방법도 유용할 수 있습니다.

이러한 대체 방법 중 하나는 mask () 함수 대신 where () 함수를 사용하는 것입니다. where () 함수는 mask () 함수의 반대입니다. 조건이 False 인 경우 값을 바꿉니다. 이는 부울이 아닌 조건 배열을 where () 함수와 함께 사용할 수 있으며, 오류를 발생시키지 않습니다.

다음과 같이 where () 함수를 사용하여 "cannot mask with non-boolean array containing na / nan values" 오류를 피할 수 있습니다.

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan]})
mask = pd.array([True, False, np.nan])
 
df.A.where(mask)

이 코드는, where () 함수에 전달되는 조건 배열이 NaN 값을 포함한다 하더라도 어떠한 오류도 발생시키지 않습니다.

또 다른 대안은 fillna () 함수를 사용하여 조건 배열의 NA 또는 NaN 값을 마스크 () 함수에 전달하기 전에 대체하는 것입니다. fillna () 함수를 사용하면 배열의 NA 또는 NaN 값을 대체할 값을 지정할 수 있습니다.

다음과 같이 fillna () 함수를 사용하여 오류를 피할 수 있습니다.

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan]})
mask = pd.array([True, False, np.nan])
 
# 마스크에서 NaN 값을 False로 대체
mask = mask.fillna(False)
 
df.A.mask(mask)

이 코드는 오류 없이 실행됩니다. mask () 함수는 이제 엄격히 부울 배열을 받게되며, 교체할 값을 정확히 알 수 있습니다.

기타 흔한 NA/NaN 값 오류

이 주제를 계속 탐구하는 동안, 판다스에서 NA 또는 NaN 값을 마스킹하는 문맥에서 자주 나오는 몇 가지 관련 질문에 대해 다루어 보겠습니다.

판다스에서 NaN 값을 마스크하는 방법은 무엇인가요?

NaN 값을 마스킹하는 것은 NA 값을 마스킹하는 것과 유사합니다. mask () 및 isna () 함수의 동일한 조합을 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan]})
 
# NaN 값을 특정 값(예: 0)으로 대체
df.A.mask(df.A.isna(), 0)

판다스에서 부울이 아닌 배열을 마스크하는 방법은 무엇인가요?

마스크로 사용하려는 부울이 아닌 배열이있는 경우, 먼저 부울 배열로 변환해야합니다. 이를 위해 astype () 함수를 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})
mask = pd.array([1, 0, 1])  # 부울이 아닌 배열
 
 
# 비 부울 배열을 부울 배열로 변환하기
boolean_mask = mask.astype(bool)
 
df.A.mask(boolean_mask)

결론

판다스에서 "na / nan 값을 포함한 비 부울 배열로 마스크를 지정할 수 없습니다"라는 오류는 많은 데이터 열정가들에게 흔한 장애물입니다. 그러나 이 오류의 원인을 명확히 이해하고 필요한 도구를 갖추면 쉽게 이 문제를 극복할 수 있습니다. 조건 배열을 부울 배열로 변환하기 위해 isna() 또는 notna() 함수를 사용하거나 where() 또는 fillna() 함수와 같은 대체 방법을 선택하더라도 mask() 함수에 전달되는 조건 배열이 엄격하게 부울인지 확인하는 것이 핵심임을 기억하세요.

판다스를 계속 사용하면 다른 오류와 예외에 맞닥뜨리게 될 확률이 높습니다. 하지만 이러한 오류들이 당신을 막지 못하게 하세요. 각 오류는 판다스에 대해 더 많이 학습하고 데이터 조작 기술을 향상시키는 기회입니다. 그러니 계속해서 탐색하고 실험하고 학습하세요.

자주 묻는 질문

1. "na / nan 값을 포함한 비 부울 배열로 마스크를 지정할 수 없습니다"라는 오류는 무슨 의미인가요?

이 오류는 판다스의 mask() 함수를 사용하여 NA 또는 NaN 값을 포함한 비 부울 배열로 마스크를 지정하려고 할 때 발생합니다. mask() 함수는 엄격히 부울 배열을 기대하며, 조건 배열에 NA 또는 NaN 값을 만나면 이 오류가 발생합니다.

2. "na / nan 값을 포함한 비 부울 배열로 마스크를 지정할 수 없습니다" 오류를 피하는 방법은 무엇인가요?

이 오류를 피하려면 mask() 함수에 전달되는 조건 배열이 엄격히 부울임을 보장해야 합니다. isna() 또는 notna() 함수를 사용하여 배열을 부울 배열로 변환할 수 있습니다. 또는 where() 또는 fillna() 함수를 사용하여 배열 내의 NA 또는 NaN 값을 처리할 수도 있습니다.

3. 판다스의 mask() 함수와 where() 함수의 차이점은 무엇인가요?

mask() 함수는 조건이 True인 경우 값을 대체하는 반면, where() 함수는 조건이 False인 경우 값을 대체합니다. 이는 where() 함수를 부울이 아닌 조건 배열과 함께 사용할 수 있으며, mask() 함수와 달리 오류를 발생시키지 않는다는 것을 의미합니다. 두 함수 모두 조건에 따라 배열 내의 값을 대체하는 데 유용합니다.