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Pandas의 NaN 해석: 초보자를 위한 가이드

Pandas의 NaN 이해하기: 초보자를 위한 가이드

MoeNagy Dev

pandas.isnull()과 pandas.isna()의 기본 개념 이해하기

pandas is null 개념 탐구하기

pandas.isnull()과 pandas.isna()란 무엇인가요?

pandas.isnull()pandas.isna() 함수는 pandas DataFrame이나 Series에서 누락된 값을 식별하는 데 사용됩니다. 이 함수들은 입력과 동일한 형태의 boolean mask를 반환하며, True는 누락된 값을 나타내고 False는 누락되지 않은 값을 나타냅니다.

다음은 예시입니다:

import pandas as pd
 
# 샘플 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})
 
# 누락된 값 확인
print(df.isnull())
#       A     B
# 0  False False
# 1  False  True
# 2   True False
# 3  False False

위의 예시에서 df.isnull() 메서드는 각 셀에서 누락된 값을 나타내는 boolean DataFrame을 반환합니다.

pandas.isnull()과 pandas.isna()의 차이점 이해하기

pandas.isnull()pandas.isna() 함수는 사실 상 동일하며, 상호 교체하여 사용할 수 있습니다. 두 함수는 모두 DataFrame이나 Series에서 누락된 값을 식별하는 동일한 목적을 가지고 있습니다.

주요한 차이점은 pandas.isna()가 더 현대적이고 추천되는 방법이며, NumPy의 NaN 값, Python의 None, 그리고 Pandas 자체적인 누락된 값을 나타내는 요소와 다양한 데이터 유형을 처리하는 데 더 나은 지원을 제공한다는 것입니다.

대부분의 경우 pandas.isna()pandas.isnull() 대신 사용할 수 있습니다. 그러나 이전 버전의 Pandas와의 호환성을 유지해야 하는 경우 pandas.isnull()을 사용해야 할 수도 있습니다.

pandas is nan을 사용한 누락된 데이터 다루기

pandas.isnull() 또는 pandas.isna()를 사용하여 누락된 값을 식별한 후에는 다양한 방법으로 이를 처리할 수 있습니다. 일반적인 기술에는 다음이 포함됩니다:

  1. 누락된 값을 대체하기: 누락된 값을 특정 값이나 데이터에 기반한 계산된 값으로 대체할 수 있습니다.
df['A'] = df['A'].fillna(0)  # 'A' 열의 누락된 값을 0으로 대체
  1. 누락된 값이 있는 행 또는 열 삭제하기:
df = df.dropna(subset=['A', 'B'])  # 'A' 또는 'B' 열에 누락된 값이 있는 행 삭제
  1. 누락된 값을 대체하기: 평균, 중간값 또는 최빈값 대체와 같은 다양한 대체 기법을 사용하여 누락된 값을 채울 수 있습니다.
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
df[['A', 'B']] = imputer.fit_transform(df[['A', 'B']])
  1. 누락된 값을 보간하기: 시계열 데이터의 경우, 주변 데이터 포인트를 기반으로 누락된 값을 추정하는 보간을 사용할 수 있습니다.
df = df.interpolate()  # DataFrame에서 누락된 값을 보간하기

pandas.isnull()과 pandas.isna()를 데이터 조작에 적용하기

DataFrame에서 누락된 값을 식별하기

DataFrame에서 누락된 값을 식별하기 위해 pandas.isnull() 또는 pandas.isna() 함수를 사용할 수 있습니다:

import pandas as pd
 
# 샘플 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})
 
# 누락된 값 확인
print(df.isnull())
#       A     B
# 0  False False
# 1  False  True
# 2   True False
# 3  False False

결과적으로 반환된 boolean DataFrame은 각 셀에 누락된 값이 있는지 여부를 나타냅니다.

pandas.isnull()과 pandas.isna()를 사용하여 누락된 값 다루기

pandas.isnull() 또는 pandas.isna()가 반환한 boolean mask를 사용하여 DataFrame에 대해 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

  1. 누락된 값 대체:
df['A'] = df['A'].fillna(0)
df['B'] = df['B'].fillna(df['B'].mean())
  1. 누락된 값이 있는 행 또는 열 삭제:
df = df.dropna(subset=['A', 'B'])  # 'A' 또는 'B' 열에 누락된 값이 있는 행 삭제
df = df.dropna(how='all')  # 모든 값이 누락된 행 삭제
df = df.dropna(axis=1)  # 누락된 값이 있는 열 삭제
  1. 누락된 값을 채우기:
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
df[['A', 'B']] = imputer.fit_transform(df[['A', 'B']])

특정 값으로 누락된 값을 대체하기

fillna() 메서드를 사용하여 누락된 값을 특정 값으로 대체할 수 있습니다:

# 'A' 열의 누락된 값을 0으로 대체
df['A'] = df['A'].fillna(0)
 
# 'B' 열의 누락된 값을 열의 평균으로 대체
df['B'] = df['B'].fillna(df['B'].mean())

누락된 값이 있는 행 또는 열 삭제하기

dropna() 메서드를 사용하여 누락된 값이 있는 행 또는 열을 삭제할 수 있습니다:

# 'A' 또는 'B' 열에 누락된 값이 있는 행 삭제
df = df.dropna(subset=['A', 'B'])
 
# 모든 값이 누락된 행 삭제
df = df.dropna(how='all')
 
# 누락된 값이 있는 열 삭제
df = df.dropna(axis=1)

pandas is nan의 고급 기법

pandas.isnull()과 pandas.isna()를 다른 DataFrame 메서드와 결합하기

pandas.isnull() 또는 pandas.isna() 함수를 다른 DataFrame 메서드와 결합하여 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 조건부 필터링, 데이터 변환 등에 사용할 수 있습니다.

# 'A' 열에서 누락된 값을 가진 행 필터링
filtered_df = df[df['A'].isnull()]
 
# 'B' 열의 누락된 값을 그 열의 누락되지 않은 값들의 중간값으로 대체
df['B'] = df['B'].fillna(df['B'].median())
 
# 'A' 열에 누락된 값이 있는지 여부를 나타내는 새로운 열 생성
df['has_missing_A'] = df['A'].isnull()

누락된 값을 기반으로한 조건부 필터링

pandas.isnull() 또는 pandas.isna()가 반환한 boolean mask를 사용하여 DataFrame에서 조건부 필터링을 수행할 수 있습니다:

# 'A' 열의 결측값이 있는 행 필터링
filtered_df = df[df['A'].isnull()]
 
# 'B' 열의 결측값이 없는 행 필터링
non_missing_df = df[~df['B'].isnull()]
 
#### 다양한 기법을 사용하여 결측값 보완하기
간단한 값 대체 이외에도, 다음과 같은 고급 기법을 사용하여 결측값을 보완할 수 있습니다.
 
1. **평균/중앙값/최빈값 보완**:
```python
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
df[['A', 'B']] = imputer.fit_transform(df[['A', 'B']])
  1. KNN 보완:
from fancyimpute import KNNImputer
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
df[['A', 'B']] = imputer.fit_transform(df[['A', 'B']])
  1. 반복 보완:
from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer
imputer = IterativeImputer()
df[['A', 'B']] = imputer.fit_transform(df[['A', 'B']])

이러한 고급 보완 기법은 더 복잡한 결측값 패턴이나 상호 의존적인 특성 처리에 특히 유용할 수 있습니다.

pandas isnull을 사용한 특정 Use Cases 탐색

pandas isnull을 사용한 데이터 클리닝 및 전처리

pandas.isnull()pandas.isna()의 주요 사용 사례 중 하나는 데이터 분석이나 머신 러닝 파이프라인의 데이터 클리닝 및 전처리 단계에서 사용됩니다. 이러한 함수는 결측값을 식별하고 처리하는 데 도움을 주며, 데이터의 품질과 신뢰성을 보장하는 중요한 단계입니다.

다음은 pandas.isna()를 사용하여 데이터셋을 클리닝하고 전처리하는 예제입니다:

import pandas as pd
 
# 데이터셋 불러오기
df = pd.read_csv('dataset.csv')
 
# 결측값 식별하기
missing_values = df.isna().sum()
print(missing_values)
 
# 어떤 열에서든 결측값이 있는 행 삭제하기
df = df.dropna()
 
# 'age' 열의 결측값을 중앙값으로 채우기
df['age'] = df['age'].fillna(df['age'].median())
 
# 'income' 열의 결측값 존재 여부를 나타내는 새로운 열 생성하기
df['has_missing_income'] = df['income'].isna()

이 예제에서는 우선 df.isna().sum()을 사용하여 각 열의 결측값 개수를 식별합니다. 그런 다음 어떤 열에서든 결측값이 있는 행을 삭제하고, 'age' 열의 결측값을 중앙값으로 채웁니다. 마지막으로, 'income' 열에 결측값이 있는지 여부를 나타내는 새로운 열을 생성합니다.

시계열 데이터에서의 결측값 처리

시계열 데이터를 다룰 때 결측값 처리는 특히 어려울 수 있습니다. pandas.isnull()pandas.isna()는 이러한 데이터셋에서 결측값을 처리하는 데 다른 시계열 특화 함수와 결합하여 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 샘플 시계열 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5], 'B': [5, None, 7, 8, 9]},
                  index=pd.date_range('2022-01-01', periods=5, freq='D'))
 
# 결측값 식별하기
print(df.isna())
#             A     B
# 2022-01-01 False False
# 2022-01-02 False  True
# 2022-01-03  True False
# 2022-01-04 False False
# 2022-01-05 False False
 
# 결측값 보완하기
df = df.interpolate()
print(df)
#             A    B
# 2022-01-01  1  5.0
# 2022-01-02  2  6.0
# 2022-01-03  3  7.0
# 2022-01-04  4  8.0
# 2022-01-05  5  9.0

이 예제에서는 결측값이 포함된 샘플 시계열 DataFrame을 생성합니다. 그런 다음 interpolate() 메서드를 사용하여 주변 데이터 포인트를 기반으로 결측값을 추정합니다.

머신 러닝 모델에서의 결측값 처리

결측값은 머신 러닝 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 머신 러닝 모델에 데이터를 입력하기 전에 결측값을 식별하고 처리하는 데 pandas.isnull()pandas.isna()를 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.linear_model import LinearRegression
 
# 데이터셋 불러오기
df = pd.read_csv('dataset.csv')
 
# 결측값 식별하기
missing_values = df.isna().sum()
print(missing_values)
 
# 평균 보완을 사용하여 결측값 보완하기
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
X = imputer.fit_transform(df.drop('target', axis=1))
y = df['target']
 
# 선형 회귀 모델 훈련하기
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

이 예제에서는 먼저 df.isna().sum()을 사용하여 데이터셋에서 결측값을 식별합니다. 그런 다음 scikit-learn의 SimpleImputer를 사용하여 각 특성의 평균을 사용하여 결측값을 보완합니다. 마지막으로, 보완된 데이터를 사용하여 선형 회귀 모델을 훈련합니다.

결측값 처리는 데이터를 머신 러닝 모델에 맞게 준비하는 중요한 단계입니다. 많은 모델이 결측값을 직접 처리할 수 없기 때문입니다. pandas.isnull()pandas.isna()를 사용하여 결측값을 처리함으로써

함수

함수는 특정 작업을 수행하는 재사용 가능한 코드 블록입니다. 입력을 받고 연산을 수행하며 결과를 반환할 수 있습니다. 함수는 코드의 구조화와 모듈화에 도움을 주어 가독성과 유지보수성을 향상시킵니다.

다음은 직사각형의 면적을 계산하는 간단한 함수의 예입니다:

def calculate_area(length, width):
    """
    직사각형의 면적을 계산합니다.
 
    Args:
        length (float): 직사각형의 길이.
        width (float): 직사각형의 너비.
 
    Returns:
        float: 직사각형의 면적.
    """
    area = length * width
    return area
 
# 사용 방법
rectangle_length = 5.0
rectangle_width = 3.0
rectangle_area = calculate_area(rectangle_length, rectangle_width)
print(f"직사각형의 면적은 {rectangle_area} 제곱 단위입니다.")

이 예제에서 calculate_area 함수는 lengthwidth라는 두 매개변수를 받고 계산된 면적을 반환합니다. 함수에는 매개변수와 반환값에 대한 간단한 설명을 제공하는 독스트링(docstring)이 포함되어 있습니다.

모듈과 패키지

파이썬의 표준 라이브러리는 다양한 내장 모듈을 제공하는데, 이는 함수, 클래스, 변수의 모음입니다. 또한 코드를 구성하고 재사용성을 높이기 위해 직접 모듈과 패키지를 만들 수도 있습니다.

간단한 모듈을 만드는 예시는 다음과 같습니다:

# my_module.py
def greet(name):
    """
    주어진 이름으로 사람을 인사합니다.
 
    인수:
        name (str): 인사할 사람의 이름입니다.
 
    반환값:
        str: 인사 메시지입니다.
    """
    return f"Hello, {name}!"

해당 모듈을 사용하려면 다른 파이썬 파일에서 해당 모듈을 임포트할 수 있습니다:

# main.py
import my_module
 
greeting = my_module.greet("Alice")
print(greeting)  # Output: Hello, Alice!

패키지는 디렉토리로 구성된 모듈의 집합입니다. 관련된 모듈을 그룹화하고 코드를 계층 구조로 구성하는 데 사용됩니다. 간단한 패키지를 만드는 예시는 다음과 같습니다:

my_package/
    __init__.py
    utils/
        __init__.py
        math_functions.py
        string_functions.py

__init__.py 파일은 패키지 구조를 정의하고 패키지가 임포트될 때 가져올 모듈을 지정하는 데 사용됩니다.

# my_package/utils/math_functions.py
def add(a, b):
    return a + b
 
def subtract(a, b):
    return a - b
# main.py
from my_package.utils import math_functions
 
result = math_functions.add(5, 3)
print(result)  # Output: 8

예외 처리(Exceptions)

예외(Exceptions)는 프로그램의 실행 중에 발생하는 일반적인 흐름을 중단시키는 이벤트들입니다. 파이썬은 예기치 않은 상황에 대처하고 관리할 수 있는 내장 예외 처리 메커니즘을 제공합니다.

ZeroDivisionError 예외를 처리하는 예시는 다음과 같습니다:

def divide(a, b):
    try:
        result = a / b
        return result
    except ZeroDivisionError:
        print("Error: Division by zero.")
        return None
 
print(divide(10, 2))  # Output: 5.0
print(divide(10, 0))  # Output: Error: Division by zero.

이 예시에서는 divide 함수가 첫 번째 인수를 두 번째 인수로 나누려고 시도합니다. ZeroDivisionError가 발생하면 함수는 해당 예외를 잡고 오류 메시지를 출력한 뒤 None을 반환합니다.

내장 Exception 클래스나 해당 클래스의 서브클래스를 상속한 사용자 정의 예외를 만들어 사용할 수도 있습니다.

class NegativeValueError(Exception):
    """음수 값이 발생했을 때 발생합니다."""
    pass
 
def calculate_square_root(number):
    if number < 0:
        raise NegativeValueError("음수 숫자의 제곱근을 계산할 수 없습니다.")
    return number ** 0.5
 
try:
    print(calculate_square_root(16))  # Output: 4.0
    print(calculate_square_root(-4))
except NegativeValueError as e:
    print(e)  # Output: 음수 숫자의 제곱근을 계산할 수 없습니다.

이 예시에서는 calculate_square_root 함수가 입력 숫자가 음수이면 NegativeValueError 예외를 발생시킵니다. 예외는 try-except 블록에서 잡히고 처리됩니다.

파일 입출력 (File I/O)

파이썬은 파일 읽기 및 쓰기를 위한 내장 함수와 메소드를 제공합니다. open() 함수를 사용하여 파일 작업을 수행할 수 있는 파일 객체를 반환합니다.

파일 읽기 및 쓰기를 위한 예시는 다음과 같습니다:

# 파일 쓰기
with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("첫 번째 줄입니다.\n")
    file.write("두 번째 줄입니다.\n")
 
# 파일 읽기
with open("example.txt", "r") as file:
    contents = file.read()
    print(contents)
    # Output:
    # 첫 번째 줄입니다.
    # 두 번째 줄입니다.

이 예시에서는 open() 함수를 사용하여 "example.txt"라는 파일을 쓰기 모드("w")로 열고 두 줄의 텍스트를 씁니다. 그런 다음 파일을 읽기 모드("r")로 열어 내용을 읽고 출력합니다.

with 문은 파일이 작업이 완료된 후에도 예외가 발생하더라도 파일이 올바르게 닫히도록 보장하기 위해 사용됩니다.

또한 for 루프를 사용하여 파일을 줄 단위로 읽을 수도 있습니다:

with open("example.txt", "r") as file:
    for line in file:
        print(line.strip())
    # Output:
    # 첫 번째 줄입니다.
    # 두 번째 줄입니다.

이 예시에서는 strip() 메소드를 사용하여 각 줄에서 개행 문자를 제거합니다.

정규 표현식 (Regular Expressions)

정규 표현식(정규식)은 패턴 매칭이나 텍스트 조작을 위한 강력한 도구입니다. 파이썬의 내장 re 모듈은 정규 표현식과 작업하기 위한 포괄적인 함수와 메소드를 제공합니다.

이메일 주소를 유효성 검사하기 위해 정규식을 사용하는 예시는 다음과 같습니다:

import re
 
def is_valid_email(email):
    """
    주어진 이메일 주소가 유효한지 확인합니다.
 
    인수:
        email (str): 유효성을 검사할 이메일 주소입니다.
 
    반환값:
        bool: 이메일 주소가 유효하면 True, 그렇지 않으면 False입니다.
    """
    pattern = r'^[\w\.-]+@[\w\.-]+\.\w+$'
    if re.match(pattern, email):
        return True
    else:
        return False
 
print(is_valid_email("example@example.com"))  # Output: True
print(is_valid_email("invalid_email"))  # Output: False

이 예시에서는 is_valid_email 함수가 이메일 주소를 입력으로 받고, 정규식 패턴을 사용하여 이메일 주소의 유효성을 검사합니다. re.match() 함수는 패턴을 이메일 주소에 적용하고 부울 결과를 반환합니다.

정규식은 다음과 같은 텍스트 처리 작업에 사용할 수 있습니다:

  • 텍스트에서 특정 패턴 찾기
  • 텍스트에서 정보 추출하기
  • 패턴에 따라 텍스트 치환 또는 수정하기
  • 입력 데이터 유효성 검사하기 정규 표현식은 강력하지만, 더 복잡하고 읽기 어려울 수도 있으며 특히 고급 사용 사례에 대해서 그렇습니다. 문자열 조작과 내장 문자열 메서드와 같은 기타 텍스트 처리 기술과 정규 표현식의 사용을 균형있게 조절하는 것이 중요합니다.

결론

이 튜토리얼에서는 함수, 모듈과 패키지, 예외 처리, 파일 입출력 및 정규 표현식을 포함한 다양한 중급 수준의 Python 개념을 배웠습니다. 이러한 주제들은 더 복잡하고 견고한 Python 애플리케이션을 구축하는 데 필수적입니다.

기억하세요, Python 기술을 향상시키는 가장 좋은 방법은 실습하고 실험하며 지속적으로 배우는 것입니다. Python 표준 라이브러리를 탐색하고 문서를 읽고 온라인 커뮤니티에 참여하여 지식을 확장하고 Python 생태계의 최신 동향을 따라갈 수 있도록 합시다.

코딩 즐겁게 하세요!

MoeNagy Dev