🥴 Pandas (7)

📌 결측값 채우기

💛 원하는 값을 채우는 fillna

df["원하는 칼럼"] = df["원하는 칼럼"].fillna(원하는 값)
# 새로운 변수에 할당 안 하고 inplace = True를 사용할 수 있다
# if 특정 칼럼의 통계값을 넣고 싶은 경우
height_mean = df["키"].mean()
df["키"].fillna(height_mean)

💛 빈 값이 있는 행을 제거하는 dropna

1. df.dropna()
# 빈 값이 있는 행을 모두 제거하기
2. df.dropna(axis=0)
# 빈 값이 있는 경우에 행을 제거해준다
3. df.dropna(axis=1)
# 빈 값이 있는 경우에 열을 제거해준다
4. df.dropna(axis=0, how='any')
# 빈 값이 1개라도 있는 경우에 행을 제거해준다
# 4번 == 2번
5. df.dropna(axis=0, how='all')
# 빈 값이 모두 없는 경우에 행을 제거해준다

💛 중복된 값을 제거하는 drop_duplicates

기본적으로 처음에 나온 값은 유지되고 그 뒤에 나온 값이 삭제된다.

1. df["원하는 칼럼명"].drop_duplicates()
2. df["원하는 칼럼명"].drop_duplicates(keep = "first")
# 1번 == 2번
3. df["원하는 칼럼명"].drop_duplicates(keep = "last")
4. df.drop_duplicates("원하는 행")
# 원하는 행에서 겹치는 값을 모두 제거시켜준다.

💛 column 제거하는 df.drop

df.drop("원하는 칼럼", axis=1)
df.drop(["원하는 칼럼1", "원하는 칼럼2"], axis=1)

💛 row 제거하는 df.drop

df.drop("원하는 인덱스 번호", axis=0)
df.drop(["원하는 인덱스 번호1", "원하는 인덱스 번호2"], axis=0)

정리하자면

• axis=0
  행을 의미한다.
• axis=1
  열을 의미한다.

이게 가끔 헷갈릴 때가 있으니까 주의하자.