Pandas에서 결측 데이터 탐색 및 처리하기: 깊이 있는 가이드
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- Rajiv Chandra
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데이터 사이언스의 바다를 항해할 때, Pandas는 반드시 필요한 동반자로 자리잡고 있습니다. 이것은 고성능, 사용하기 쉬운 데이터 구조 및 데이터 분석 도구를 제공하는 파이썬 라이브러리이며, 우리의 데이터 사이언스 전투력을 유지하기 위한 필수 도구입니다. 이 재미있는 여정에서 Pandas에서 결측 데이터를 처리하는 미묘한 점들을 'isnull()', 'notnull()', 'dropna()', 및 'fillna()'와 같은 개념을 사용하여 탐구해 보겠습니다. Pandas의 핵심인 DataFrame 및 Series의 세계로 빠져들면서 기대하세요.
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결측 데이터의 미세한 점
Pandas에서 결측 데이터는 일반적으로 NaN (Not a Number), 특수한 부동 소수점 값으로 표현됩니다. 그러나 null 값이라는 다른 표현도 존재합니다. null의 놀라운 모순은 값이 존재하지 않음을 나타내면서, 그 자체로 의미를 가집니다.
결측 데이터의 특성을 이해하는 것은 데이터 분석에서 중요한 단계입니다. 종종 데이터 수집에서의 공백을 나타내는데, 적절하게 이러한 공백을 처리하는 것은 분석의 정확성을 유지하기 위해 필수적입니다. 그렇다면 어떻게 DataFrame이나 Series에서 이러한 난관이 있는 결측 값들을 찾을 수 있을까요?
결측 값 확인하기
Pandas는 결측 데이터를 검사하는 데 사용되는 두 가지 핵심 함수를 제공합니다: isnull()과 notnull(). 이러한 함수는 결측 또는 결측이 아닌 값을 감지할 수 있도록 해줍니다.
시리즈나 DataFrame의 값 중에 누락된 값이 있는지 확인하려면 isnull() 함수를 사용합니다. 이 함수는 각 셀이 결측 데이터를 포함하는지 여부를 나타내는 불리언 값 DataFrame을 반환합니다. isnull()과 any() 함수를 함께 사용하여 쉽게 누락된 값이 있는지 확인할 수 있습니다.
반면에, notnull() 함수는 결측이 아닌 값을 반환합니다. 결측 데이터를 처리하는 경우 이러한 함수 모두에게 필수적입니다.
결측 값 수 세기
DataFrame 또는 Series에서 결측값을 카운트하려면, isnull() 함수를 sum() 함수와 함께 사용할 수 있습니다. 결과 출력은 DataFrame에서 각 열의 결측값 수를 제공합니다.
결측 데이터 처리: 제거하기 또는 대치하기?
Pandas는 결측 데이터를 처리하는 두 가지 강력한 방법을 제공합니다 - dropna() 및 fillna(). 결측 데이터를 삭제하기 위해서는 dropna() 함수를 사용합니다. 이 함수를 사용하면 하나 이상의 누락된 값을 포함하는 행 또는 열 (지정에 따라)을 효과적으로 제거할 수 있습니다.
그러나 데이터 삭제가 항상 최선의 방법은 아닙니다. 이는 소중한 정보의 손실로 이어질 수 있기 때문입니다. 이런 경우에는 fillna() 함수가 필요합니다. 이 함수는 결측값을 특정 값으로 또는 열의 평균, 중앙값 또는 최빈값과 같은 계산된 값으로 대체할 수 있습니다.
Pandas에서의 Ad Hoc 분석
Ad hoc 분석은 사용 가능한 데이터를 이용하여 필요에 따라 분석을 수행하는 분석 방법입니다. Pandas를 사용하면 DataFrame 또는 Series에서 Ad hoc 분석을 수행하며, 여러 각도에서 데이터를 탐색할 수 있습니다.
Pandas에서 DataFrame 및 Series 생성하기
이제 결측 데이터를 처리하는 방법을 이해했으니, Pandas에서 DataFrame 및 Series를 생성하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다. DataFrame은 서로 다른 유형의 열을 가질 수 있는 두 차원의 라벨이 지정된 데이터 구조입니다. 반면에, Series는 모든 데이터 유형을 보유할 수 있는 일 차원 라벨이 지정된 배열입니다.
DataFrame 또는 Series를 만들기 위해 Pandas에서 각각 DataFrame() 및 Series() 함수를 사용할 수 있습니다. 우리는 딕셔너리, 리스트 또는 다른 Series나 DataFrame 객체와 같은 다양한 데이터 유형을 입력할 수 있습니다.
이 유용한 가이드에서 DataFrame 생성을 더 자세히 살펴볼 수 있습니다. 또한 이 정보성 리소스을 통해 Series 생성을 이해할 수 있습니다.
Pandas에서 데이터 시각화하기
Pandas는 데이터를 조작하고 분석할 뿐만 아니라 시각화하는 기능도 제공합니다. 막대 차트, 영역 차트, 꺾은선 그래프 등 다양한 차트를 만들 수 있습니다. 이 기사와 이 가이드에서 Pandas로 데이터 시각화에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다.
결론
데이터 분석의 세계에서 누락된 데이터는 이상한 것이 아니라 주어진 것입니다. Pandas의 능력은 이러한 데이터를 효율적으로 처리하여 분석의 무결성을 유지할 수 있도록 하는 데 있습니다. 그래서 Pandas는 전 세계의 데이터 과학자들에게 필수적인 도구가 되었습니다.
DataFrame을 생성하거나 NaN 값을 확인하거나 ad hoc 분석을 수행하든 Pandas는 작업을 간단하게 만들어주고 데이터에서 정보를 추출할 수 있도록 능력을 제공합니다. ChatGPT Browsing 및 AirTable과 같은 자원을 활용하면 Pandas의 무한한 가능성을 더욱 쉽게 탐색할 수 있습니다. 그래서 우리는 Pandas의 능력을 받아들이고 데이터 탐색의 놀라운 여행을 떠나보세요!