결측치 대체1 [Pandas] 15. 결측치(Missing Value) 처리하기 안녕하세요~ 꽁냥이에요. 대부분의 데이터는 꽉 채워져 있는 것이 아닌 빈 데이터가 포함되어 있지요. 이러한 빈 데이터를 결측치라고 합니다. 데이터 분석자는 이러한 결측치를 제거하거나 대체하는 등 적절한 처리를 해야 합니다. 따라서 이번 포스팅에서는 결측치(또는 결측값)를 처리하는 방법에 대해서 소개하려고 합니다. 여기서 다루는 결측치는 빈 문자열, None, NaN 총 3가지이며 이번 포스팅에서 다루는 내용은 다음과 같습니다(None과 NaN에 대한 설명은 여기를 참고하세요). 1. 결측치 확인 2. 결측치 대체 3. 결측치 제거 1. 결측치 확인 먼저 이번 포스팅에서 사용할 데이터를 만들어봅시다. import pandas as pd import numpy as np data = { 'Fruit' : [.. 2020. 12. 2. 이전 1 다음
