7장 데이터 정제 - 빠진 데이터, 이상한 데이터 제거하기 (1)
7-1 빠진 데이터를 찾아라! - 결측치 정제하기 결측치(missing value) ckwrl 결측치 만들기: NumPy 패키지의 np.nan 입력 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'sex' : ['M', 'F', np.nan, 'M', 'F'], 'score' : [5,4,3,4, np.nan]}) df df['score'] + 1 """ 0 6.0 1 5.0 2 4.0 3 5.0 4 NaN Name: score, dtype: float64 """ 결측치 확인하기: pd.isna()에 df를 입력하면 결측치는 True, 결측치가 아닌 값은 False pd.isna(df) 결측치 제거하기 df.dropna()를 이용하면 결측치가 있는..
