판다스를 활용한 결측값 처리 방법

결측값은 분석의 정확성을 떨어뜨리고, 잘못된 결론을 도출할 수 있습니다.

판다스를 활용하여 결측값을 효과적으로 탐지하고 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

 

 

• 1. 결측값의 탐지와 처리 방법
• 2. 결측값 보간과 대체
• 3. 결측값 처리 시 주의사항

 

1. 결측값의 탐지와 처리 방법

결측값은 데이터 분석의 주요 장애물 중 하나로 간주됩니다.
판다스는 결측값을 쉽게 탐지하고 처리할 수 있는 기능을 제공합니다.
`isnull`과 `notnull` 메서드를 사용하면 데이터프레임 내의 결측값을 확인할 수 있습니다.
결측값을 처리하는 방법에는 여러 가지가 있는데, 가장 일반적인 방법은 해당 값을 제거하거나 다른 값으로 대체하는 것입니다.
`dropna` 메서드를 사용하면 결측값이 포함된 행 또는 열을 제거할 수 있으며, `fillna` 메서드를 사용하면 결측값을 특정 값으로 대체할 수 있습니다.

 

2. 결측값 보간과 대체

결측값을 처리하는 또 다른 방법은 보간입니다.
판다스의 `interpolate` 메서드를 사용하면 결측값을 다른 관련 값으로 채울 수 있습니다.
예를 들어, 시계열 데이터에서 결측값 앞뒤의 값의 평균으로 결측값을 대체할 수 있습니다.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3, 4, 5]})
df.interpolate(inplace=True)

 

출력결과:

    A
  0  1.0
  1  2.0
  2  3.0
  3  4.0
  4  5.0
  

또한, `fillna` 메서드를 사용하여 결측값을 특정 값 또는 평균, 중앙값 등으로 대체하는 것도 가능합니다.

 

3. 결측값 처리 시 주의사항

결측값 처리는 데이터의 품질과 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
따라서 결측값을 처리하기 전에 해당 값이 결측된 원인을 파악하는 것이 중요합니다.
예를 들어, 데이터 수집 과정에서의 오류로 인한 결측값과 자연스럽게 발생한 결측값은 다르게 처리해야 할 수 있습니다.

df['A'].fillna(df['A'].mean(), inplace=True)

결측값을 대체할 때는 원본 데이터의 분포나 특성을 왜곡하지 않도록 주의해야 합니다.
특히, 대체 방법을 선택할 때는 해당 방법이 데이터의 전반적인 특성에 어떠한 영향을 미치는지를 고려해야 합니다.

 

 

 

아래 포스팅도 참고해 보세요! ▶ 파이썬에서 그룹별 합계와 평균 구하기 ▶ Visual Studio Code에서 익혀두면 유용한 파이썬 단축키 ▶ 주피터 노트북 주요 단축키 정리 ▶ 변수 및 데이터 유형 이해 ▶ 파이썬 OS라이브러리 알아보기