판다스에서 NaN을 공백/빈 문자열로 대체하기

저는 다음과 같은 팬더 데이터프레임을 가지고 있습니다.

1 2 3

0 a NaN read

1 b l unread

2 c NaN read

나는 NaN 값을 빈 문자열로 대체하여 다음과 같이 보이기를 원합니다.

1 2 3

0 a read

1 b l unread

2 c read

답변 1

df = df.fillna('')

이는 na(예: NaN)를 ''로 채웁니다.

inplace 가능하지만 it will be deprecated으로 피해야합니다.

df.fillna('', inplace=True)

단일 열만 채우려면:

df.column1 = df.column1.fillna('')

df.column1 대신에 df['column1']을 사용할 수 있습니다.

답변 2

판다스는 파이썬에서 데이터 분석을 위한 라이브러리 중 하나입니다. 이 라이브러리는 데이터프레임을 사용하여 보다 쉽고 효율적으로 데이터를 다룰 수 있습니다. 그리고 데이터프레임에서 결측값을 처리할 때, 판다스 Replace NaN with blank/empty string을 이용하는 방법이 있습니다.

NaN, 즉 Not a Number은 데이터 분석에서 굉장히 흔히 나타나는 문제입니다. 이는 데이터가 없거나 누락되어서 생기는 현상으로, 이를 처리하지 않으면 결과값이 왜곡될 수 있습니다. 따라서 이를 처리해주는 것이 중요합니다.

판다스에서는 이를 처리하기 위해 Replace NaN with blank/empty string을 제공합니다. 이는 모든 NaN 값을 빈 문자열로 변경하는 것을 의미합니다. 이를 사용하면 결측값이 빈 문자열로 대체되므로, 이후에 사용하는 다른 함수들도 올바르게 처리됩니다.

이 방법은 매우 간단합니다. 다음은 해당 방법을 사용하는 코드입니다.

```python

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],

'B': [4, np.nan, np.nan],

'C': [7, 8, 9]})

df.fillna('', inplace=True)

```

위 코드에서 DataFrame의 fillna() 함수는 NaN 값을 빈 문자열로 변경해주는 역할을 합니다. inplace=True 옵션을 사용하면 원본 데이터프레임에 적용됩니다.

결론적으로, 판다스 Replace NaN with blank/empty string은 데이터 분석에서 매우 중요한 함수 중 하나입니다. 이를 사용하여 결측값을 처리하면 올바른 결과를 얻을 수 있습니다. 따라서 데이터 분석을 할 때는 이를 참고하여 사용해보시길 바랍니다.