Pandas: nan 값이 있는 열을 제거하는 방법

다음 방법을 사용하여 NaN 값이 있는 Pandas DataFrame에서 열을 제거할 수 있습니다.

방법 1: NaN 값이 있는 열 제거

 df = df. dropna (axis= 1 )

방법 2: NaN 값이 모두 포함된 열 제거

 df = df. dropna (axis= 1 ,how=' all ')

방법 3: 최소 개수의 NaN 값이 있는 열 제거

 df = df. dropna (axis= 1 ,thresh= 2 )

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': [np.nan, 'G', 'F', 'F', 'C', 'G'],
                   ' points ': [11, 28, 10, 26, 6, 25],
                   ' rebounds ': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})

#view DataFrame
print (df)

  team position points rebounds
0 A NaN 11 NaN
1 AG 28 NaN
2 AF 10 NaN
3 BF 26 NaN
4 BC 6 NaN
5 BG 25 NaN

예 1: NaN 값이 있는 열 제거

다음 코드는 NaN 값이 있는 열을 제거하는 방법을 보여줍니다.

 #drop columns with any NaN values
df = df. dropna (axis= 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

  team points
0 to 11
1 to 28
2 to 10
3 B 26
4 B 6
5 B 25

위치 및 리바운드 열은 둘 다 하나 이상의 NaN 값을 갖고 있으므로 제거되었습니다.

예시 2: 모든 NaN 값이 포함된 열 제거

다음 코드는 모든 NaN 값이 포함된 열을 제거하는 방법을 보여줍니다.

 #drop columns with all NaN values
df = df. dropna (axis= 1 ,how=' all ')

#view updated DataFrame
print (df)

  team position points
0 A NaN 11
1 AG 28
2 AF10
3 BF 26
4 BC 6
5 BG 25

반송 열은 모든 NaN 값이 포함된 유일한 열이었기 때문에 제거되었습니다.

예 3: 최소 개수의 NaN 값이 있는 열 제거

다음 코드는 두 개 이상의 NaN 값이 있는 열을 제거하는 방법을 보여줍니다.

 #drop columns with at least two NaN values
df = df. dropna (axis= 1 ,thresh= 2 )

#view updated DataFrame
print (df)

  team position points
0 A NaN 11
1 AG 28
2 AF10
3 BF 26
4 BC 6
5 BG 25

반송 열은 NaN 값이 두 개 이상 있는 유일한 열이었기 때문에 제거되었습니다.

참고 : 여기에서 pandas의 dropna() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 첫 번째 열을 제거하는 방법
Pandas에서 중복 열을 제거하는 방법
Pandas에서 일부 열을 제외한 모든 열을 삭제하는 방법