[D+15] 교육 | 판다스(Pandas) 데이터프레임 결측치 처리

안녕하세요! 오늘은 데이터 분석의 필수 과정 중 하나인 결측치 처리에 대해 배운 내용을 공유하려고 합니다.

데이터 분석에서 정확한 데이터 준비는 매우 중요한데요,

누락된 데이터나 중복 데이터를 제거하는 전처리 작업을 통해 데이터의 질을 높일 수 있습니다.

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1. 결측치 처리의 중요성

결측치(NaN 값)는 데이터 분석 과정에서 정확한 분석을 방해하는 요소입니다. 

이를 해결하기 위해 결측치를 제거하거나 다른 값(예: 평균값, 최빈값)으로 대체해야 합니다.

 

2. 결측치 찾는 방법

1) .info() 메서드 사용: 데이터셋의 각 열에 대한 개요를 제공하여 결측치가 있는지 여부를 빠르게 확인할 수 있습니다.

2) .isnull() 또는 .notnull() 메서드 사용: 결측치를 True로 표시하여 결측치의 위치를 정확히 파악할 수 있습니다.

3) .isna().sum() 메서드로 결측치 개수 확인: 각 열의 결측치 개수를 계산하여 어느 열에 결측치가 많은지 확인할 수 있습니다.

 

3. 결측치 제거

1) 결측치가 있는 모든 행 제거

 

2) 결측치가 있는 모든 열 제거

 

3) 특정 열에서 결측치가 있는 행만 제거

 

4. 결측치 채우기

1) 평균값으로 채우기

 

2) 특정 값으로 채우기(문자열도 가능)

 

3) 직전 행의 값으로 채우기

 

4) 다음 행의 값으로 채우기

 

5) 선형보간법으로 채우기(시계열 데이터에 사용)

 

5. 가변수(Dummy Variable) 만들기

데이터 분석에서는 범주형 데이터를 숫자로 변환하기 위해 가변수를 만들어 사용합니다. 

이를 통해 머신러닝 알고리즘에 적용할 수 있습니다.

 

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데이터 분석 과정에서 결측치 처리의 중요성과 다양한 처리 방법에 대해 깊이 이해할 수 있었습니다. 

판다스 라이브러리는 데이터 전처리 작업을 보다 수월하게 해주는 강력한 도구입니다. 

특히 결측치를 처리하는 다양한 메서드를 제공함으로써 데이터를 분석하기 좋은 상태로 만들어줍니다.

앞으로도 이러한 기술을 활용하여 데이터를 정제하고 분석의 정확도를 높이는 방법에 대해 지속적으로 학습해 나갈 예정입니다. 

우리의 데이터 분석 여정이 항상 즐겁고 유익하길 바라며 글을 마칩니다.  내일도 좋은 글로 찾아뵙겠습니다.✋