"분양가격(㎡)"컬럼의 경우는 object type이라 총 데이터(4335개) 중 분양가격값과 공백은 포함하고 nan 값(277개)이 제외되고 4058개 인건가요~?
=> 네 맞습니다.
"분양가격"컬럼의 경우는 float type이라 nan 과 공백까지 제외되서 3957개 인거지요~?
=> 네 이것도 맞습니다. pd.to_numeric으로 변환해 주면서 공백 문자 등은 np.nan 값으로 변경이 되게 됩니다.
np.nan은 결측치이기 때문에 정말 값이 있는 데이터만 count 하게 됩니다.
근데 궁금한것이.. type(pd.np.nan)하면 type이 float으로 뜨는데 float type인 nan 값이 같은 float타입인 "분양가격" 칼럼에서 왜 제외가 되나요~?(nan으로 쓰여지면 결측치로 지정이 되어서 그런건가요~?)
=> np.nan 은 float 타입이더라도 결측치이기 때문에 count값에서는 제외가 됩니다.
float 타입이라 하더라도 값이 없기 때문에 해당 데이터는 count 하지 않아요.
object 타입의 데이터가 있는 컬럼이라 하더라도 np.nan 이라는 데이터가 있다면 그 데이터는 count에서 제외되게 됩니다.
감사합니다 :)
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