"Pandas 결측치 특정값으로 채우기"의 두 판 사이의 차이

2022년 1월 18일 (화) 03:48 기준 최신판

1 개요[ | ]

Pandas 결측치 특정 값으로 채우기

from io import StringIO
import pandas as pd
csv = """
Class  Name English Math
    A Alice      90   60
    A   Bob      80   NA
    A Carol      NA   80
    B  Dave      NA   90
    B Erwin      60   80
"""
df = pd.read_csv(StringIO(csv),sep='\s+')
df

# 모든 컬럼의 결측치를 0으로 채우기
df.fillna(0)

# 모든 컬럼의 결측치를 missing으로 채우기
df.fillna("missing")

# 특정 컬럼의 결측치를 0으로 채우기
df["English"].fillna(0)

# 특정 컬럼의 결측치를 missing으로 채우기
df["Math"].fillna("missing")

2 같이 보기[ | ]

@@ 9번째 줄: / 9번째 줄: @@
      A Alice      90   60
      A   Bob      80   NA
-     B Carol      NA   80
+     A Carol      NA   80
-     B  Dave      60   90
+     B  Dave      NA   90
+    B Erwin      60   80
 """
 df = pd.read_csv(StringIO(csv),sep='\s+')
@@ 16번째 줄: / 17번째 줄: @@
 </syntaxhighlight>
 <syntaxhighlight lang='python' notebook>
-# 0으로 채우기
+# 모든 컬럼의 결측치를 0으로 채우기
 df.fillna(0)
 </syntaxhighlight>
 <syntaxhighlight lang='python' notebook>
-# missing으로 채우기
+# 모든 컬럼의 결측치를 missing으로 채우기
-df["English"].fillna("missing")
+df.fillna("missing")
+</syntaxhighlight>
+<syntaxhighlight lang='python' notebook>
+# 특정 컬럼의 결측치를 0으로 채우기
+df["English"].fillna(0)
+</syntaxhighlight>
+<syntaxhighlight lang='python' notebook>
+# 특정 컬럼의 결측치를 missing으로 채우기
+df["Math"].fillna("missing")
 </syntaxhighlight>
 ==같이 보기==
 * [[Pandas fillna()]]
+* [[Pandas 결측치 채우기]]
 [[분류: Pandas 결측치]]