[Python] NA handling using pandas (결측치 처리하기)

※ NA handling

■ .dropna()

• NA값이 있는 행 또는 열 제거
• parameter
  • axis
    • 1: 열 삭제
    • 0: 행 삭제
  • how
    • ‘any’: NA가 하나라도 포함되면 삭제
    • ‘all’: 모든 값이 NA일 때 삭제

# 기본 구조
> df.dropna(axis, how, ...)

# e.g.
> df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4],
    'B': [5, np.nan, np.nan, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]})
> df
     A    B   C
0  1.0  5.0   9
1  2.0  NaN  10
2  NaN  NaN  11
3  4.0  8.0  12

# 행 방향 NA 제거
> df.dropna(axis = 0)
     A    B   C
0  1.0  5.0   9
3  4.0  8.0  12

# 열 방향 NA 제거
> df.dropna(axis = 1)
    C
0   9
1  10
2  11
3  12

■ .fillna()

• NA를 특정 값이나 방법으로 채워넣음
• parameter
  • value: NA를 대체할 값
  • method
    • ffill: NA 이전의 유효한 값 가운데 가장 가까운 값으로 채움
    • bfill: NA 이후의 유효한 값 가운데 가장 가까운 값으로 채움

# 기본 구조
> df.fillna(value, method, ...)

# e.g.
# e.g.
> df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4],
    'B': [5, np.nan, np.nan, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]})
> df
     A    B   C
0  1.0  5.0   9
1  2.0  NaN  10
2  NaN  NaN  11
3  4.0  8.0  12


> df.ffill()
# df.fillna(method = 'ffill')
 A    B   C
0  1.0  5.0   9
1  2.0  5.0  10
2  2.0  5.0  11
3  4.0  8.0  12

> df.bfill()
# df.fillna(method = 'bfill')
     A    B   C
0  1.0  5.0   9
1  2.0  8.0  10
2  4.0  8.0  11
3  4.0  8.0  12