[전처리, Preprocessing] 결측값 처리_1(열 삭제)

 

 

 

 

결측값 처리방법¶

 

1. 결측값이 있는 Column(열) 전체를 삭제(Drop)
   • 심플하게 결측값을 처리할 수 있으나, 다량의 정보가 손실됨

In [76]:

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container { width:100% !important;}</style>"))

# 1. Drop
## 1) 결측값이 있는 Column 찾아내기

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4),
                  columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
#df.A.dropna()
df.C[2] = None
df

 

 

Out[76]:

	A	B	C	D
0	0	1	2.0	3
1	4	5	6.0	7
2	8	9	NaN	11

In [64]:

cols_with_missing = [col for col in df.columns
                    if df[col].isnull().any()]      # 만약, X_train Column 값중 null 값이 하나라도 있을경우 
                                                         # 해당 Column을 col에 넣어서 반복 > [col1, col2, ...]

reduced_df = df.drop(cols_with_missing, axis=1) #axis=0이 Default값이며, 행을 의미함. axis=1은 열을 의미
reduced_df

Out[64]:

	A	B	D
0	0	1	3
1	4	5	7
2	8	9	11

In [ ]: