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DataFrame Dropna 마스터하기: 초보자를 위한 안내서

DataFrame Dropna 마스터하기: 초보자를 위한 안내서

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판다스에서 누락된 데이터 다루기: df.dropna()

판다스에서 누락된 데이터의 기본 사항

판다스에서 null 값과 NaN 이해하기

판다스에서 누락된 데이터는 특수한 값을 NaN (Not a Number)으로 나타냅니다. NaN은 유효한 값이 없음을 나타내는 부동 소수점 값입니다. 이것은 중요한 이해가 필요합니다. 왜냐하면 판다스는 NaN 값을 일반적인 숫자 값이나 None 값과 다르게 처리하기 때문입니다.

import pandas as pd
 
# 누락된 값을 가진 DataFrame 생성
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
#    A    B
# 0  1  5.0
# 1  2  NaN
# 2  None  7.0
# 3  4  8.0

위의 예시에서 DataFrame df에는 NoneNaN으로 표시된 누락된 값들이 포함되어 있습니다.

누락된 데이터 처리의 중요성 이해하기

누락된 데이터는 데이터 분석에서 흔한 문제이며 결과의 정확성과 신뢰성에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. 누락된 데이터를 무시하거나 처리하는 방식이 잘못되면 편향된 결론, 잘못된 예측 및 믿을 수 없는 통찰력을 유발할 수 있습니다. 따라서 판다스 작업에서 누락된 데이터를 효과적으로 처리하는 방법을 깊이 이해하는 것이 중요합니다.

df.dropna() 소개

df.dropna()란?

판다스에서의 df.dropna() 메소드는 DataFrame에서 누락된 데이터를 포함한 행 또는 열을 제거하는 강력한 도구입니다. 이 메소드는 누락된 데이터가 처리되는 방식을 사용자 정의할 수 있으며, 이는 불완전한 데이터셋을 다루는 다재다능하고 유연한 솔루션으로 만들어줍니다.

언제 df.dropna()를 사용해야 할까요?

df.dropna() 메소드는 일반적으로 DataFrame에서 누락된 데이터를 포함한 행 또는 열을 제거하고자 할 때 사용됩니다. 이는 다음과 같은 상황에서 유용할 수 있습니다:

  1. 추가 분석이나 모델링을 위해 깨끗한 데이터셋을 준비해야 할 때
  2. 누락된 데이터의 존재가 기계 학습 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 때
  3. 누락된 값으로 인한 왜곡 없이 데이터를 시각화하려는 경우
  4. 완전한 데이터셋이 필요한 특정 요구사항이나 제약 조건을 준수해야 할 때

누락된 데이터를 가진 행 제거하기

어떤 NaN 값을 가진 행을 제거하세요

누락된 데이터를 가진 행을 제거하는 가장 간단한 방법은 인수 없이 df.dropna() 메소드를 사용하는 것입니다:

import pandas as pd
 
# 누락된 값을 가진 DataFrame 생성
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 어떤 NaN 값을 가진 행을 제거하세요
df_dropped = df.dropna()
print(df_dropped)
#    A    B
# 0  1  5.0
# 3  4  8.0

이 예제에서 df.dropna() 메소드는 적어도 하나의 NaN 값을 포함하는 행을 제거하고, 완전한 행만 포함하는 새로운 DataFrame df_dropped를 생성합니다.

특정 열에 NaN 값을 가진 행 제거하기

누락된 데이터를 가진 행을 제거할 때 고려할 열을 지정할 수도 있습니다. 이는 subset 매개변수를 df.dropna()에 전달함으로써 수행할 수 있습니다:

# 'A' 열에 NaN 값을 가진 행 제거하기
df_dropped_A = df.dropna(subset=['A'])
print(df_dropped_A)
#    A    B
# 0  1  5.0
# 1  2  NaN
# 3  4  8.0
 
# 'A'와 'B' 열에 모두 NaN 값을 가진 행 제거하기
df_dropped_AB = df.dropna(subset=['A', 'B'])
print(df_dropped_AB)
#    A    B
# 0  1  5.0
# 3  4  8.0

첫 번째 예제에서 df.dropna(subset=['A'])는 'A' 열에 NaN 값을 포함하는 행을 제거합니다. 두 번째 예제에서 df.dropna(subset=['A', 'B'])는 'A'와 'B' 열 모두에 NaN 값을 포함하는 행을 제거합니다.

df.dropna()의 동작 사용자 정의하기

df.dropna() 메소드는 동작을 사용자 정의하기 위해 여러 가지 추가 매개변수를 제공합니다:

  • how: 행을 제거하는 방법에 대한 조건을 지정합니다. 'any' (기본값)는 어떠한 NaN 값을 포함한 행을 제거하고, 'all'은 모든 값이 NaN인 행만 제거합니다.
  • thresh: 행을 유지하기 위해 필요한 비-NaN 값의 최소 개수를 지정합니다.
  • subset: 행을 제거할 때 고려할 열을 지정합니다.
# 모든 NaN 값을 가진 행 제거하기
df_dropped_all = df.dropna(how='all')
print(df_dropped_all)
#    A    B
# 0  1  5.0
# 1  2  NaN
# 3  4  8.0
 
# 2개 미만의 비-NaN 값을 가진 행 제거하기
df_dropped_thresh = df.dropna(thresh=2)
print(df_dropped_thresh)
#    A    B
# 0  1  5.0
# 3  4  8.0

첫 번째 예제에서 df.dropna(how='all')은 모든 값을 NaN으로 가진 행을 제거합니다. 두 번째 예제에서 df.dropna(thresh=2)는 2개 이하의 비-NaN 값을 가진 행을 제거합니다.

누락된 데이터를 가진 열 제거하기

어떤 NaN 값을 가진 열을 제거하세요

어떤 NaN 값을 가진 열을 제거하기 위해 df.dropna() 메소드에서 axis=1 매개변수를 사용할 수 있습니다:

# 어떤 NaN 값을 가진 열을 제거하기
df_dropped_cols = df.dropna(axis=1)
print(df_dropped_cols)
#    A
# 0  1
# 1  2
# 2  None
# 3  4

이 예제에서 df.dropna(axis=1) 메소드는 'B' 열을 NaN 값을 포함하기 때문에 제거하고, 'A' 열만을 포함하는 결과 DataFrame df_dropped_cols을 생성합니다.

특정 NaN 값의 임계값을 가진 열 제거하기

열에서 허용되는 최대 NaN 값의 임계값을 지정할 수도 있습니다. 이는 thresh 매개변수를 사용하여 수행할 수 있습니다:

# 1개 이상의 NaN 값을 가진 열 제거하기
df_dropped_threshold = df.dropna(axis=1, thresh=3)
print(df_dropped_threshold)
#    A    B
# 0  1  5.0
# 1  2  NaN
# 2  None  7.0
# 3  4  8.0

이 예제에서 df.dropna(axis=1, thresh=3)은 1개 이상의 NaN 값을 가진 열을 제거합니다 (DataFrame에 4개의 행이 있으므로). 결과 DataFrame df_dropped_threshold에는 'A'와 'B' 열이 유지됩니다.

혼합 데이터 유형을 처리하는 방법

NaN 값을 포함한 다양한 데이터 유형이 포함된 열을 처리할 때, df.dropna() 메서드는 데이터 유형에 따라 다르게 동작할 수 있습니다. 이는 Pandas가 다른 데이터 유형의 결측값을 다르게 처리하기 때문입니다.

# 혼합 데이터 유형으로 DataFrame 생성
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, '7', 8]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
#    A     B
# 0  1   5.0
# 1  2   NaN
# 2  None  7
# 3  4   8.0
 
# NaN 값을 포함하는 열 삭제
df_dropped_mixed = df.dropna(axis=1)
print(df_dropped_mixed)
#    A
# 0  1
# 1  2
# 2  None
# 3  4

이 예제에서 'B' 열은 숫자와 문자열 값, 그리고 NaN 값을 혼합하여 포함하고 있습니다. df.dropna(axis=1)을 사용하면 'B' 열은 NaN 값을 포함하고 있기 때문에 삭제됩니다. 하지만 '7'이라는 문자열 값은 Pandas에서 결측값으로 간주되지 않습니다.

혼합 데이터 유형을 처리하기 위해서는 데이터 유형을 변환하거나, 대체 기법이나 데이터 클리닝 기법과 같은 대체 방법을 사용해야 할 수도 있습니다.

df.dropna()를 활용한 고급 기법

df.dropna()를 다른 Pandas 작업과 결합

df.dropna() 메서드는 다른 Pandas 작업과 결합하여 더 복잡한 데이터 클리닝 및 전처리 워크플로우를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, df.dropna()df.fillna()를 함께 사용하여 보다 포괄적인 방식으로 결측값을 처리할 수 있습니다.

# df.dropna()와 df.fillna() 결합
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 결측값을 0으로 채우고 NaN이 포함된 행 삭제
df_cleaned = df.fillna(0).dropna()
print(df_cleaned)
#    A  B
# 0  1  5
# 3  4  8

이 예제에서 df.fillna(0) 메서드는 결측값을 0으로 채우고, 그 다음 df.dropna() 메서드는 NaN 값을 가진 행을 제거합니다.

.copy()를 사용하여 원본 DataFrame 보존하기

df.dropna()를 사용할 때, 해당 메서드는 원본 DataFrame을 수정하기 때문에 이를 유념해야 합니다. 원본 DataFrame을 보존하기 위해 df.dropna()를 적용하기 전에 .copy() 메서드를 사용하여 새로운 DataFrame을 생성할 수 있습니다.

# 원본 DataFrame 보존하기
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 행을 삭제하기 전에 DataFrame의 복사본을 생성
df_copy = df.copy()
df_dropped = df_copy.dropna()
 
print("원본 DataFrame:")
print(df)
print("\n복사본 DataFrame:")
print(df_dropped)

이 예제에서 df_copy = df.copy()는 원본 df의 복사본인 df_copy를 생성합니다. 그런 다음 df.dropna() 작업은 df_copy에서 수행되어 원본 df DataFrame이 보존됩니다.

시계열 데이터에서 결측값 처리

시계열 데이터를 다룰 때는 결측값 처리가 특히 중요할 수 있습니다. 데이터의 간격이 빠지면 분석 및 예측에 큰 영향을 끼칠 수 있기 때문입니다. df.dropna() 메서드를 사용하여 시계열 데이터에서 결측값이 있는 행을 제거할 수 있지만, 특정 사용 사례에 따라 보간 또는 순방향/역방향 채우기와 같은 대체 접근 방법을 고려해야 할 수도 있습니다.

# 시계열 데이터의 결측값 처리 예제
import pandas as pd
 
# 결측값이 있는 샘플 시계열 DataFrame 생성
dates = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10', freq='D')
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5, None, 7, 8, 9, 10]}
df_ts = pd.DataFrame(data, index=dates)
 
# NaN 값을 포함하는 행 삭제
df_ts_dropped = df_ts.dropna()
print(df_ts_dropped)
#            A
# 2022-01-01  1
# 2022-01-02  2
# 2022-01-04  4
# 2022-01-05  5
# 2022-01-07  7
# 2022-01-08  8
# 2022-01-09  9
# 2022-01-10 10

이 예제에서 df_ts DataFrame은 결측값이 있는 시계열 데이터를 나타냅니다. df.dropna() 메서드는 NaN 값을 가진 행을 제거하여 df_ts_dropped DataFrame을 생성합니다.

최선의 방법과 고려사항

데이터 삭제의 영향 평가

df.dropna()를 사용할 때, 결측값이 있는 행이나 열을 삭제하는 것이 데이터에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 고려하는 것이 중요합니다. 너무 많은 데이터를 제거하면 정보의 상당 부분이 손실되고 편향된 결과를 초래할 수 있습니다. 결측 데이터의 비율과 삭제된 데이터의 비율을 평가하는 것은 좋은 방법입니다.

조건문

Python의 조건문을 사용하면 특정 조건에 따라 다른 코드 블록을 실행할 수 있습니다. 가장 일반적인 조건문은 if-elif-else 문입니다.

age = 25
if age < 18:
    print("미성년자입니다.")
elif age >= 18 and age < 65:
    print("성인입니다.")
else:
    print("노인입니다.")

이 예제에서 프로그램은 age 변수의 값을 확인하고 연령 범위에 따라 적절한 메시지를 출력합니다.

반복문

Python의 반복문을 사용하면 코드 블록을 반복하여 실행할 수 있습니다. 가장 일반적인 반복문 유형은 for 루프와 while 루프입니다.

for 루프

for 루프는 리스트, 튜플 또는 문자열과 같은 시퀀스를 반복하는 데 사용됩니다.

fruits = ["사과", "바나나", "체리"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)

이 코드는 다음과 같이 출력됩니다:

사과
바나나
체리

while 루프

while 루프는 특정 조건이 참인 동안 코드 블록을 반복해서 실행합니다.

count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

이 코드는 다음과 같이 출력됩니다:

0
1
2
3
4

함수

Python에서 함수는 특정 작업을 수행하는 재사용 가능한 코드 블록입니다. 함수는 인수를 사용하고 값을 반환할 수 있습니다.

def greet(name):
    print(f"안녕하세요, {name}님!")
 
greet("Alice")
greet("Bob")

이 코드는 다음과 같이 출력됩니다:

안녕하세요, Alice님!
안녕하세요, Bob님!

함수를 기본 인수와 가변 인수로 정의할 수도 있습니다.

def calculate_area(length, width, height=None):
    if height is None:
        return length * width
    else:
        return length * width * height
 
print(calculate_area(5, 10))       # 출력: 50
print(calculate_area(2, 3, 4))     # 출력: 24

모듈과 패키지

Python의 표준 라이브러리는 프로그램에서 사용할 수 있는 다양한 내장 모듈을 제공합니다. 또한 코드를 구성하기 위해 자체 모듈과 패키지를 만들 수도 있습니다.

import math
print(math.pi)  # 출력: 3.141592653589793

이 예제에서는 math 모듈을 가져와서 그 안에 있는 pi 상수를 사용합니다.

특정 함수나 속성을 모듈에서 가져올 수도 있습니다:

from math import sqrt, pi
print(sqrt(16))  # 출력: 4.0
print(pi)       # 출력: 3.141592653589793

파일 입출력

Python은 파일에서 읽고 쓰기 위한 내장 함수를 제공합니다.

# 파일에 쓰기
with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("This is a sample text file.")
 
# 파일에서 읽기
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)  # 출력: This is a sample text file.

with 문은 작업이 완료된 후 파일이 올바르게 닫히도록 보장합니다.

예외 처리

Python의 예외 처리 메커니즘을 사용하면 코드에서 발생하는 오류와 예기치 않은 상황을 다룰 수 있습니다.

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("에러: 0으로 나눔")
else:
    print(f"결과: {result}")
finally:
    print("이 블록은 항상 실행됩니다.")

이 코드는 다음과 같이 출력됩니다:

에러: 0으로 나눔
이 블록은 항상 실행됩니다.

객체지향 프로그래밍 (OOP)

Python은 사용자 정의 클래스와 객체를 생성할 수 있는 객체지향 프로그래밍을 지원합니다.

class Car:
    def __init__(self, make, model, year):
        self.make = make
        self.model = model
        self.year = year
 
    def start(self):
        print(f"{self.year}{self.make} {self.model}이(가) 시작되었습니다.")
 
my_car = Car("Toyota", "Corolla", 2020)
my_car.start()  # 출력: 2020년 Toyota Corolla이(가) 시작되었습니다.

이 예제에서는 Car 클래스를 정의하고 __init__ 메서드를 사용하여 객체의 속성을 초기화하고, start 메서드를 사용하여 차를 시동하는 것을 흉내내고 있습니다.

결론

이번 튜토리얼에서 조건문, 반복문, 함수, 모듈과 패키지, 파일 입출력, 예외 처리, 객체지향 프로그래밍과 같은 다양한 Python의 개념에 대해 배웠습니다. 이러한 기본적인 기술들은 보다 복잡하고 견고한 Python 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 될 것입니다. 이 주제에 대한 이해를 공 solidify하기 위해 제공된 코드 예제를 연습하고 실험하는 것을 잊지 마세요.

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