작업형1 결측치 질문
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df['f1'] = df['f1'].dropna()
안녕하세요 f1컬럼의 결측치 삭제를 선생님처럼 안하고 저처럼하면 왜 결측치 처리가 안될까요?
답변 2
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df['f1'] = df['f1'].dropna()는 불가능 합니다.
만약 100개의 컬럼 중 df['f1'].dropna()로 80개가 되었다면
80개로 저장을 해야 하는데 df는 여전히 100개이기 때문에 df['f1'] 에 대입을 할 수 없어요
df = df['f1'].dropna() 이렇게는 가능합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. gamb21님.
pandas에서 dropna() 메서드를 사용하면 결측값이 있는 데이터를 제외한 새로운 시리즈가 반환됩니다. 그러나 이 시리즈는 원본 데이터프레임의 f1 컬럼에 영향을 주지 않기 때문에 말씀하신 코드 df['f1'] = df['f1'].dropna()를 실행할 경우, f1 컬럼의 길이가 기존과 다르게 되어 전체 데이터프레임과 일치하지 않아 오류가 발생할 수 있습니다.
이 상황을 해결하기 위해서는 데이터프레임의 dropna 메서드를 사용하여 결측치를 포함한 행을 지우는 것이 효과적입니다. 예를 들어:
df = df.dropna(subset=['f1'])
이 코드에서는 f1 컬럼에 결측치가 있는 행 전체를 데이터프레임에서 제거하여, 데이터의 일관성을 유지합니다.
관련된 유사한 질문과 답변을 통해 더 많은 정보를 얻으실 수 있습니다:
- 작업형1 모의문제1 관련 질문입니다.: 이 답변에서는
dropna메서드를 사용하여 전체 행을 제거하는 방법을 설명하고 있습니다.
- 캐글 작업형 1-6 결측치 제거:
dropna와 관련된 유사한 번역 및 이해를 돕기 위한 설명이 있습니다.
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.
추가질문 합니다
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