inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

f3컬럼의 결측치 관련질문

해결된 질문

75

expk

작성한 질문수 6

0

image.png

선생님 해설에 보면 f3컬럼의 결측치를 replace로 활용하여 0으로 바꿀때

import numpy as np

df['f3'] = df['f3'].replace(np.nan,0)

라고 되어있는데 제가 캡쳐한 화면처럼 풀어도 상관이 없는걸까요?

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

네~~~ 넘파이를 사용하지 않고

더 잘 풀이하셨습니다.

 

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

tmdfus9929님, f3컬럼의 결측값을 처리하는 방법에 대한 질문을 주셨군요. pandas에서는 결측치를 처리하는 다양한 방법이 있으며, 대부분의 경우 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

  1. replace 메소드를 통한 결측치 처리:

    import numpy as np
    df['f3'] = df['f3'].replace(np.nan, 0)
    

    이 방법은 결측값(np.nan)을 0으로 직접 대체합니다.

  2. fillna를 이용한 방법:

    df['f3'] = df['f3'].fillna(0)
    

    이 방법도 결측값을 0으로 채우는 데 사용될 수 있으며, replace를 사용한 것과 동일한 결과를 제공합니다.

두 방법 모두 결측값을 처리하는 데에 유용하며, 특별한 상황이 아니라면 둘 중 어느 것을 사용해도 무방합니다. fillna 함수는 주로 NaN을 다른 값으로 채울 때 자주 사용되며, replace는 더 광범위하게 문자열이나 다른 값의 치환에 사용됩니다.

관련된 다른 질문들이나 코드 샘플을 참고하시려면 아래 링크를 활용해 보세요:
- 문제3 변환 관련 문의
- 결측값 처리 관련 궁금합니다

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

작업형 2관련 질문입니다

0

9

2

작업형2 카테고리

0

14

2

110강 회귀_8번 문의

0

10

2

XGBRegressor 학습 시 warning 출력

0

16

2

데이터 프레임을 변경해도 되나요?

0

11

2

10회 기출 작업형3 문제 2-1 질문

0

18

2

작업형 2 질문

0

17

2

작업형 2 템플릿 확인 요청

0

14

2

작업형2 인코딩 질문

0

23

2

작업형 3 벼락치기 공부방법 질문

0

32

2

기출 11회 작업형 2_전체 데이터 학습 여부

0

32

2

예측값 결과 소수점 차이

0

28

2

기출 문제와 실전챌린지 연습문제 무엇부터 푸는게 나은가요?

0

37

1

전처리 train() test([ ])

0

23

2

작업형 1 배경지식 질문

0

33

2

옳게 풀은건지 질문드립니다!

0

22

1

roc_auc_score

0

30

2

추가질문 합니다

0

23

2

시험환경 구름

0

21

2

2유형 질문드려요

0

21

2

RandomForest vs lgb

0

30

2

전처리 관련질문

0

29

3

작업형3 기출

0

23

2

유형2에서 데이터분할 생략 가능여부

0

33

2