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- 30Team D-101398
Lv1 전처리 2/2 python 파이썬 결측치삭제,대체(dropna, fillna)
2021.06.14 16:49
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dropna() 를 사용하면, 결측치를 갖는 행을 DataFrame 객체에서 삭제합니다. 결측치를 처리하는 방법은 여러가지가 있지만, Lv1에서는 가장 쉽고 간단한 방법인 결측치를 가진 행을 제거 하는 방법에 실습해 보겠습니다.
또한 fillna() 를 사용해 모든 결측치를 인자값으로 대체할 수도 있습니다.
DataFrame.dropna() DataFrame.fillna()
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⬅️ Lv1 | 전처리 | 1/2 | 데이터결측치확인하기(info())
Lv1 | 모델링 | 1/8 | Sklearn 패키지➡️
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캣니스
2021.06.26 11:16
고경수
2021.06.28 01:45
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ocial
2021.06.30 09:33
done
우철
2021.06.30 15:53
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콩
2021.07.02 21:02
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쩐쭈나이차
2021.07.13 20:48
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vv00
2021.07.18 17:23
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임노아
2021.07.19 16:58
done
예온
2021.07.22 11:06
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옐레나
2021.07.27 13:36
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범둥이
2021.07.27 16:56
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황병현
2021.07.31 22:14
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정장입고시퍼요
2021.08.02 14:51
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dazzi
2021.08.02 20:43
✅
분석을할상인가
2021.08.03 14:21
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힝잉잉이
2021.08.04 00:05
done
테라스
2021.08.12 15:16
done
내인생트루먼쇼
2021.08.12 20:14
✅
annyeong
2021.08.13 14:48
train과 test 데이터의 결측치를 다르게 처리하는 이유가 있을까요?
해만이
2021.08.16 01:05
done
아아유진
2021.08.20 01:16
✅
란계
2021.08.22 17:51
✅
세라자데
2021.08.23 13:25
done
minakusi
2021.08.26 14:01
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B-Jay
2021.08.31 20:20
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그린티
2021.09.02 10:55
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Willbee
2021.09.03 03:35
done
딩가딩가
2021.09.03 09:57
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매미인턴
2021.09.03 17:54
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지내니
2021.09.07 16:52
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DSJY
2021.09.08 15:29
✅
다욤
2021.09.12 18:18
✅
Solhong
2021.09.17 16:27
✅test 데이터의 결측치를 인자값으로 대체한 이유가 궁금합니다.
지내니
2021.09.21 10:30
✅
찬찬이
2021.09.23 16:26
✅
Arniel
2021.09.24 19:53
done
neppy
2021.09.26 19:14
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Dataseeker
2021.09.28 09:41
✅
진리의 탐구자
2021.09.28 13:02
done
changhyeon
2021.09.28 15:47
done
향기
2021.09.29 19:39
✅
ikmarch28
2021.10.01 13:46
✅
줌도리
2021.10.03 23:27
✅
쇠질하는코린이
2021.10.05 15:03
done
junghyuntaek
2021.10.09 15:02
✅
HU
2021.10.09 19:22
done
MINGAHAHA
2021.10.25 16:10
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왼쪽눈썹왁싱
2021.10.26 16:17
✅
cori
2021.10.30 20:23
done
코딩코기
2021.10.31 14:40
done
가르치조림
2021.11.04 10:01
✅
mage
2021.11.05 00:20
done
cberrys
2021.11.05 22:10
✅
coddinggoldfish
2021.11.11 13:48
✅
DDoS
2021.11.15 21:53
mission clear
jinius94
2021.11.16 11:38
✅
아자액션가면
2021.11.16 11:57
✅
yulia.
2021.11.16 18:27
✅
letsbig
2021.11.21 10:20
done
breaktime
2021.11.24 14:11
✅
히9
2021.11.24 17:10
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gpflr
2021.11.26 16:05
done
sunnydays
2021.11.27 12:18
✅
림야
2021.11.30 22:28
✅
matthew624
2021.12.01 23:09
😉
Hod0ri
2021.12.03 18:56
✅
jbsh_MAD_SAIKYO
2021.12.03 20:32
done
지금노플
2021.12.07 10:17
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sotanfdl
2021.12.09 14:25
✅
maxpark
2021.12.12 16:40
V
maxpark
2021.12.12 16:41
삭제된 댓글입니다
GOKILDONG
2021.12.13 10:15
done
baby_perm
2021.12.13 19:26
done
하랴랴
2021.12.15 18:00
done
녹삭
2021.12.18 09:39
done
단발토끼쓰
2021.12.18 13:53
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MMMMMMMMMMMMMMMMMMMM
2021.12.20 12:06
done
moran
2021.12.20 14:12
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마앙고
2021.12.24 23:59
✅
s_nana
2021.12.27 22:20
✅
츠무
2021.12.28 16:57
✅
암냠냠
2021.12.29 00:37
done
cm
2021.12.30 20:50
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자퇴생
2022.01.02 22:07
done
글월
2022.01.03 17:40
done
yongE
2022.01.04 03:59
done
benelli
2022.01.05 01:17
done
201702018
2022.01.05 16:09
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hijihyo
2022.01.07 00:44
done
jj150618
2022.01.09 03:23
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djffjdEndEkd
2022.01.12 23:56
done
dbnoid
2022.01.13 13:28
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inuin
2022.01.13 13:35
done
isoy
2022.01.13 19:24
done
타콕
2022.01.14 17:19
✅
소로소솜
2022.01.17 13:45
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햄이
2022.01.20 00:56
done
bluemk00
2022.01.21 22:15
done
minelolo
2022.01.24 21:32
done
곽진섭
2022.01.24 23:30
done
곽진섭
2022.01.24 23:34
done
호랭이띠
2022.01.25 12:35
done
윤도킴
2022.01.28 11:22
done
해달이
2022.02.04 21:57
done
powerwook
2022.02.07 19:43
✅
mansigjja
2022.02.08 12:10
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찹쌀아빠
2022.02.09 18:41
✅
daehan
2022.02.09 21:51
✅
일렁
2022.02.12 16:20
✅
동도서기
2022.02.16 20:23
✅
준용_Choi
2022.02.17 01:34
done
navy
2022.02.17 21:25
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구Dok
2022.02.19 20:02
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땅콩누나
2022.02.19 22:56
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YGstar
2022.02.21 23:02
done
밤고
2022.03.08 23:50
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acebed
2022.03.10 17:57
done
박봉이
2022.03.11 17:53
✅
잉어킹
2022.03.11 19:15
done
하얀레몬
2022.03.13 16:22
done
kimgugu
2022.03.15 12:28
✅
졔이
2022.03.16 22:33
✅
Milhaud
2022.04.05 12:05
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Kdata
2022.04.05 17:34
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LS
2022.04.15 00:54
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즈즈
2022.04.20 01:36
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코딩백수
2022.04.21 17:21
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닥터페퍼마시따
2022.04.22 15:38
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지모
2022.04.27 23:14
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보일러
2022.05.10 21:22
✅
미키
2022.05.11 08:36
✅
pp.m
2022.05.12 12:35
✅
rkdls
2022.05.12 18:52
done
KIM2327
2022.05.16 07:31
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48hour
2022.05.16 19:40
i do
이쑤
2022.05.17 14:14
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krooner
2022.05.19 11:28
✅
린스바른빡빡이
2022.05.20 13:16
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