결손 데이터 처리하기 판다스에서의 결손 데이터는 데이터가 없는 경우(Null)를 의미하며 이것을 넘파이의 NaN으로 표시한다. NaN값은 aggregation 함수의 연산과 머신러닝 알고리즘에서 제외되므로 이를 적용하기 전에 NaN을 다른 값으로 대체해야 한다. DataFrame에서 isna()를 적용하면 모든 칼럼의 값이 NaN인지 아닌지를 True 또는 False 값으로 반환한다. 반환된 결과에 sum()함수를 호출하면 True값(NaN 값)을 1로 계산하여 총 몇 개의 행이 비어있는지를 구할 수 있다. import pandas as pd titanic_df = pd.read_csv('train.csv') print(titanic_df.isna().sum()) titanic_df.head(2) 실행 ..
