판다스(pandas)에서는 결측값을 'None' 또는 'NaN(np.nan)으로 인식해..... 결측치가 있으면 연산이 안되기 때문에 반드시 처리해야 1.
결측값(None, NaN) 처리 결측값(missing value) 및 결측치는 값이 있어야 할 곳에 값이 존재하지 않는 것을 의미한다. 결측값은 사칙연산이 안되기 때문에 분석에 오류를 발생시키거나 알고리즘 자체를 실행시키지 못하는 원인이 되기도 한다.
따라서 데이터를 수집했다면 우선적으로 결측값(missing value) 여부를 확인하고 이에 대한 조치가 필요하다. [ 판다스 결측값 missing values 입력값, None, NaN) Python pandas에서는 결측값을 'None' 또는 'NaN'으로 인식한다. 즉 값이 없다고 입력할 때 비워두는 것이 아니라 'None'을 입력해야 하고(ex: [1, 2, 3, None, 5]) 또는 numpy에서 결측값을 입력하는 np.nan을 이용한다(ex: [1, 2, 3, np.na...
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