결측값 전처리

결측치 확인

df_name.info()

 

 

 

결측값 전처리

# 방법 1 - NaN이 있는 행이나 열 버리기
#  axis=0 : NaN이 있는 행을 버리기, axis=1 : NaN이 있는 열을 버리기
#  기본 default값으로 axis=0으로 되어있다.
df_name.dropna(inplace=True)



# 방법 2 - 채워넣기
# 2.1 - 0으로 채워넣기
df_name.fillna(0, inplace=True)

# 2.2 - 각 열의 평균값으로 채워넣기
df_name.fillna(df_name.mean, inplace=True)

# 2.3 - 각 열의 평균값 따로따로 채워넣기
df_name.fillna({'열 이름' : int(df_name['열 이름'].mean())}, inplace=True)


# 방법 3 - 보간법으로 채워넣기
# 다만 이건 시계열 데이터나 순서가 있는 데이터에 넣어줘야한다.
df_name.interpolate(inplace=True)