주식데이터
-
3. 판다스를 활용한 Null값 대체(특정값, 평균, 특정함수)Data & ML & AI/Pandas & Scikit-Learn 2022. 5. 24. 19:32
지난 포스트에서는 데이터에 존재하는 결측값(Null값)을 일방적으로 제거했습니다. 2. 판다스를 활용한 Null값 제거 (결측행, 결측열 제거) 지난번 다루었던 주식데이터, stock_market.csv의 몇 칼럼에서 결측값(null값, NaN)이 발견되었습니다. 오늘은 결측값(missing value)들을 몇가지 방법으로 처리해 보겠습니다. 결측값를 처리하는 방법은 brain-nim.tistory.com 이번에는 그 대신, 비어있는 자리에 다른 값을 넣어 활용 가능한 형태로 만들어 보겠습니다. stock_market.csv는 칼럼 개수가 많아 한눈에 보기 힘드므로, 지난 포스트에서처럼 몇개의 칼럼만 선택해 사용해보겠습니다. # pandas import pandas as pd # data df = pd...
-
2. 판다스를 활용한 Null값 제거 (결측행, 결측열 제거)Data & ML & AI/Pandas & Scikit-Learn 2022. 5. 23. 21:37
지난번 다루었던 주식데이터, stock_market.csv의 몇 칼럼에서 결측값(null값, NaN)이 발견되었습니다. 오늘은 결측값(missing value)들을 몇가지 방법으로 처리해 보겠습니다. 결측값를 처리하는 방법은 크게 두가지로 나눌 수 있습니다. 결측값 제거 결측값 대체 이 중, 먼저 결측값을 제거해보겠습니다. 하지만 그 전에, 먼저 데이터를 살펴본 뒤에 결측치 처리 방향을 정해보겠습니다. 1. 결측여부 확인 먼저 지난번 사용했던 방법으로 다시 전체 칼럼의 상태를 살펴보겠습니다. # pandas import pandas as pd # data df = pd.read_csv('stock_market.csv') df.info() RangeIndex: 250 entries, 0 to 249 Dat..