작업형1_section14 문의
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작업형1_section14 에서
fillna(0)을 적용한 뒤 map() 함수를 사용하면 최종 결과 값은 동일하나 df 조회 시 다시 결측값이 발생됩니다.
이 경우 map() 대신 replace()를 사용하는 것이 맞는지 궁금합니다.
# 값 대체
df['f3'] = df['f3'].fillna(0)
dict_list = {'silver':1, 'gold':2, 'vip':3}
df['f3'] = df['f3'].map(dict_list)답변 2
0
아래와 같이 처리하는게 좋을 것 같아요
import numpy as np
dict_list = {np.nan:0, 'silver':1, 'gold':2, 'vip':3}
작업형1은 정답을 구하는 문제에요
전처리 된 데이터 가 중요하기 보다 정답만 구하면됩니다:)
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
imz0629님이 작업형1_section14에서 fillna(0)을 적용한 뒤 map() 함수를 사용하는 경우 발생하는 결측값 문제에 대해 질문을 주셨네요.
map() 함수는 지정된 매핑에 없는 값들을 NaN으로 치환하기 때문에, 앞서 fillna(0)을 사용하더라도 map() 함수를 사용하면 원래 NaN이었던 값들이 다시 NaN으로 되돌아갑니다. 따라서, 이 상황에서는 replace()를 사용하는 것이 적절합니다. replace()는 매핑된 값뿐만 아니라 나머지 값들도 그대로 유지하기 때문에 의도치 않은 NaN 값을 생성하지 않습니다.
관련하여 유사한 이슈와 해결방법을 설명한 질문이 있는 링크를 참고하실 수 있습니다:
- 문제3 변환 관련 문의: 데이터 변환 명령어 사용의 차이점을 설명하고 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.
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