Pandas 기초(10)

데이터프레임에서 None값을 찾고, 원하는 값으로 변경하기

DataFrame을 하나 선언한다.

import pandas as pd
school_id_list = [{'name': 'John', 'job': "teacher", 'age': 40},
                {'name': 'Nate', 'job': "teacher", 'age': 35},
                {'name': 'Yuna', 'job': "teacher", 'age': 37},
                {'name': 'Abraham', 'job': "student", 'age': 10},
                {'name': 'Brian', 'job': "student", 'age': 12},
                {'name': 'Janny', 'job': "student", 'age': 11},
                {'name': 'Nate', 'job': "teacher", 'age': None},
                {'name': 'John', 'job': "student", 'age': None}
         ]
df = pd.DataFrame(school_id_list, columns = ['name', 'job', 'age'])
df

Result

Result

df.info()를 보시면 name과 job은 8개의 non-null로 이루어져있지만

age만 6개의 non-null로 이루어져있다 즉, 2개가 None이라는 뜻이다.

다음과 같은 명령으로 확인이 가능하다.

df.isna()
df.isnull()

Result

NaN값에 0을 넣기

df.age = df.age.fillna(0)

Result

하지만 나이가 0살인것은 말이되지않으므로 평균값을 넣어준다.

df.age.fillna(df.groupby(['job'])['age'].transform('median'), inplace = True

감사합니다. Thank you!