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  1. 2020.06.29 [Python pandas] 데이터프레임 여러개 칼럼별로 결측값을 다르게 대체하는 방법

이번 포스팅에서는 Python pandas 데이터프레임 안에 여러개의 칼럼 별로 결측값을 대체하는 방법(how to fill missing values per each columns)을 다르게 하는 방법을 소개하겠습니다. 




먼저 예제로 사용할 간단할, 각 칼럼별로 결측값을 포함하고 있는 pandas DataFrame을 만들어보겠습니다. 



import numpy as np

import pandas as pd


# Make a DataFrame with missing values

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, np.nan, 5], 

                   'b': [30, 20, np.nan, 35, 32], 

                   'c': [0.2, np.nan, 0.5, 0.3, 0.4], 

                   'd': ['c1', np.nan, 'c3', 'c4', 'c5'], 

                   'e': [10, 11, np.nan, 13, 15]})

 

df

abcde
01.030.00.2c110.0
12.020.0NaNNaN11.0
23.0NaN0.5c3NaN
3NaN35.00.3c413.0
45.032.00.4c515.0




다음으로, 각 칼럼별로 결측값을 대체하는 방법을 Dictionary에 Key (칼럼 이름): Value (결측값 대체 방법/값) 로 정리해보겠습니다. 


[ 칼럼별 결측값 대체 방법(전략) ]

  • 칼럼 'a': 0 으로 결측값 대체
  • 칼럼 'b': 평균(mean)으로 결측값 대체
  • 칼럼 'c': 중앙값(median)으로 결측값 대체
  • 칼럼 'd': 'Unknown'으로 결측값 대체
  • 칼럼 'e': 결측값 보간 (interpolation)



missing_fill_val = {'a': 0, 

                    'b': df.b.mean(), 

                    'c': df.c.median(), 

                    'd': 'Unknown', 

                    'e': df.e.interpolate()}


print(missing_fill_val)

{'a': 0, 'c': 0.35, 'b': 29.25, 'e': 0    10.0
1    11.0
2    12.0
3    13.0
4    15.0
Name: e, dtype: float64, 'd': 'Unknown'}

 



이제 준비가 다 되었으니 df DataFrame의 각 칼럼별로 서로 다른 결측값 대체 전략을 사용하여 결측값을 채워보겠습니다.  fillna() 함수의 괄호 안에 위에서 정의한 Dictionary 를 넣어주면 끝입니다. 간단하지요? ^^



df2 = df.fillna(missing_fill_val)


df2


a
bcde
01.030.000.20c110.0
12.020.000.35Unknown11.0
23.029.250.50c312.0
30.035.000.30c413.0
45.032.000.40c515.0

 



만약 원본 df DataFrame 을 보존할 필요가 없이 바로 결측값을 채워넣기 해서 수정하고 싶으면 inplace=True 옵션을 설정해주면 됩니다. 



df.fillna(missing_fill_val, inplace=True)

abcde
01.030.000.20c110.0
12.020.000.35Unknown11.0
23.029.250.50c312.0
30.035.000.30c413.0
45.032.000.40c515.0

 



많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

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Posted by Rfriend

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