다운코드 편집기는 Python 데이터 처리 라이브러리 pandas에서 누락된 값을 감지하는 데 사용되는 두 가지 함수인 isna() 및 isnull()을 이해하도록 안내합니다. 이 두 함수의 기능은 모두 동일하며, 데이터의 각 요소가 누락된 값인지 여부를 나타내는 데 사용되는 원본 데이터와 동일한 모양의 부울 개체를 반환합니다. 이는 다양한 프로그래밍 언어(예: R 언어)의 관용어와 호환되고 사용자가 데이터 분석 도구를 쉽게 전환할 수 있도록 존재합니다. 이 기사에서는 이 두 함수의 사용 시나리오, 공통점, 구문 및 선택 제안을 자세히 설명합니다. 코드 예제와 응용 시나리오 설명을 통해 이 두 가지 중요한 팬더 함수를 더 잘 이해하고 사용하며 데이터 처리 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
Python의 데이터 처리 라이브러리 pandas에서 isna() 및 isnull()은 모두 누락된 값을 검색하는 데 사용되는 함수입니다. 이 두 함수는 기능적으로 동일합니다. 둘 다 원본 데이터와 동일한 모양의 부울 개체를 반환하여 데이터의 각 요소에 누락된 값이 있는지 여부를 나타냅니다. 그러나 기능은 동일하지만 이름이 다른 두 가지 기능을 제공하는 것은 팬더를 다른 언어(예: R 언어)의 관용구와 일치하게 만들어 사용자가 서로 다른 데이터 분석 언어 간에 전환하는 데 드는 학습 비용을 줄이는 것입니다.
구체적으로 isnull() 함수는 pandas가 원래 가지고 있던 함수인 반면 isna()는 R 언어의 명명 규칙과 일치하기 위해 나중에 도입되었습니다. 따라서 사용 습관 측면에서 다양한 사용자는 자신의 배경 선호도에 따라 이 두 기능 중 하나를 사용하도록 선택할 수 있습니다.
isna()와 isnull() 사이에는 기능적 차이가 없지만 사용 시나리오를 이해하면 데이터 분석을 보다 효과적으로 수행하는 데 도움이 됩니다. 일상적인 데이터 처리에서 누락된 값을 감지 및 처리하고 어떤 데이터가 누락되었는지 효과적으로 식별해야 하는 경우가 많으며 이는 후속 데이터 정리 및 분석에 중요합니다.
첫째, 두 기능 모두 pandas 라이브러리의 DataFrame 및 Series 개체에 적용될 수 있습니다. 전체 데이터 세트 또는 데이터 세트의 특정 열에 대해 작업하든 관계없이 부울 개체를 반환할 수 있습니다. 여기서 True는 누락된 값(예: NaN, None 등)을 나타내고 False는 누락되지 않은 값을 나타냅니다.
예를 들어:
팬더를 PD로 가져오기
numpy를 np로 가져오기
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})
인쇄(df.isnull())
인쇄(df.isna())
위 코드는 두 개의 동일한 Boolean DataFrame을 출력하여 원본 데이터의 각 위치에 누락된 값이 있는지 여부를 보여줍니다.
isna()와 isnull()은 동일한 작업을 수행하지만 둘 다 인수(호출된 개체 이외의)를 허용하지 않는다는 점에서 구문적으로 일관됩니다. 이는 사용 편의성 측면에서 둘 사이에 차이가 없음을 보여줍니다.
실제 사용에서 isna() 또는 isnull() 선택은 주로 개인 취향과 프로젝트 팀의 기존 규칙에 따라 달라집니다. 팀 내에서 또는 특정 프로젝트에서 이러한 방법 중 하나를 이미 사용하기 시작했다면 코드 일관성을 유지하기 위해 해당 방법을 계속 사용하는 것이 좋습니다.
데이터 정리 및 전처리 단계에서는 결측값을 식별하고 처리하는 것이 매우 중요한 단계입니다. 예를 들어, isna() 또는 isnull()을 사용하여 누락된 값이 포함된 모든 행을 필터링한 다음 데이터 분석의 필요에 따라 이러한 행을 삭제할지 또는 누락된 값을 채울지 결정할 수 있습니다. 또한, 통계 분석이나 머신러닝 모델 훈련을 수행하기 전 결측값을 처리하는 것도 데이터 품질을 향상하고 분석 결과의 정확성을 보장하기 위한 핵심 단계입니다.
pandas의 isna() 및 isnull() 기능은 둘 다 데이터에서 누락된 값을 검색하는 데 사용됩니다. 두 가지 기능은 주로 다양한 사용자의 사용 습관을 고려하기 위해 제공됩니다. 실제 적용에서는 개인 또는 팀 선호도에 따라 둘 중 하나를 선택할 수 있습니다. 이 두 가지 기능을 익히면 데이터 분석 및 데이터 과학 분야의 기본 기술 중 하나인 데이터 처리에서 누락된 값을 보다 유연하게 식별하고 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
1. isna()와 isnull() 함수란 무엇입니까?
isna()와 isnull()은 모두 데이터가 null인지 확인하는 데 사용되는 Python의 함수입니다. 둘 다 동일한 기능을 갖고 있으며 데이터 세트에서 누락된 값을 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. isna() 및 isnull()의 응용 시나리오는 무엇입니까?
이 두 기능은 데이터 분석 및 데이터 처리에 매우 일반적으로 사용됩니다. 예를 들어, 데이터 정리 과정에서 우리는 일반적으로 데이터 세트에 누락된 값이 있는지 확인하여 그에 따라 처리할 수 있도록 해야 합니다. isna() 및 isnull() 함수는 누락된 값의 위치를 빠르게 찾는 데 도움이 됩니다.
3. isna()와 isnull()의 차이점은 무엇입니까?
isna()와 isnull()은 기능적으로 동일하고 둘 다 누락된 값을 확인하는 데 사용할 수 있지만 서로 다른 라이브러리에서 시작됩니다. isna() 함수는 Pandas 라이브러리의 함수이고 isnull() 함수는 NumPy 라이브러리의 함수입니다.
두 함수를 서로 바꿔서 사용할 수 있지만 Pandas 라이브러리가 더 풍부한 데이터 처리 및 분석 기능을 제공하므로 isna() 함수를 사용하는 것이 더 좋습니다. 또한 isna() 함수는 Pandas 라이브러리의 명명 규칙과 더 일치하여 코드를 더욱 통일되고 이해하기 쉽게 만듭니다. 따라서 Pandas 프로젝트에서는 isna() 함수를 사용하여 누락된 값을 확인하는 것이 좋습니다.
Downcodes 편집자의 설명이 pandas의 isna() 및 isnull() 함수를 더 잘 이해하고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 실제 응용 분야에서 이 두 가지 기능을 유연하게 사용하면 데이터 처리 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.