Pandas에서 nan 값이 있는 행을 삭제하는 방법

Pandas DataFrame에서 NaN 값이 포함된 행을 제거하려는 경우가 종종 있습니다. 다행히도 pandas dropna() 함수를 사용하면 이 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 다음 pandas DataFrame에서 이 함수를 사용하는 몇 가지 예를 보여줍니다.

 import numpy as np
import scipy.stats as stats

#create DataFrame with some NaN values
df = pd.DataFrame({'rating': [np.nan, 85, np.nan, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],
                   'points': [np.nan, 25, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, np.nan, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})

#view DataFrame
df


        rating points assists rebounds
0 NaN NaN 5.0 11
1 85.0 25.0 7.0 8
2 NaN 14.0 7.0 10
3 88.0 16.0 NaN 6
4 94.0 27.0 5.0 6
5 90.0 20.0 7.0 9
6 76.0 12.0 6.0 6
7 75.0 15.0 9.0 10
8 87.0 14.0 9.0 10
9 86.0 19.0 5.0 7

예시 1: NaN 값이 있는 행 삭제

다음 구문을 사용하여 NaN 값이 포함된 모든 행을 제거할 수 있습니다.

 df. dropna ()

	rating points assists rebounds
1 85.0 25.0 7.0 8
4 94.0 27.0 5.0 6
5 90.0 20.0 7.0 9
6 76.0 12.0 6.0 6
7 75.0 15.0 9.0 10
8 87.0 14.0 9.0 10
9 86.0 19.0 5.0 7

예시 2: 모든 NaN 값이 포함된 행 제거

다음 구문을 사용하여 각 열의 모든 NaN 값을 포함하는 모든 행을 제거할 수 있습니다.

 df. dropna (how=' all ') 

        rating points assists rebounds
0 NaN NaN 5.0 11
1 85.0 25.0 7.0 8
2 NaN 14.0 7.0 10
3 88.0 16.0 NaN 6
4 94.0 27.0 5.0 6
5 90.0 20.0 7.0 9
6 76.0 12.0 6.0 6
7 75.0 15.0 9.0 10
8 87.0 14.0 9.0 10
9 86.0 19.0 5.0 7

이 특정 DataFrame에는 NaN 값이 모두 포함된 행이 없으므로 삭제된 행이 없습니다.

예 3: 특정 임계값 미만의 행 삭제

다음 구문을 사용하여 NaN이 아닌 값이 특정 수 이상 없는 모든 행을 제거할 수 있습니다.

 df. dropna (thresh= 3 ) 

	rating points assists rebounds
1 85.0 25.0 7.0 8
2 NaN 14.0 7.0 10
3 88.0 16.0 NaN 6
4 94.0 27.0 5.0 6
5 90.0 20.0 7.0 9
6 76.0 12.0 6.0 6
7 75.0 15.0 9.0 10
8 87.0 14.0 9.0 10
9 86.0 19.0 5.0 7

원본 DataFrame의 첫 번째 행에는 NaN이 아닌 값이 3개 이상 포함되어 있지 않았으므로 이 행만 제거되었습니다.

예시 4: 특정 열에 Nan 값이 있는 행 삭제

다음 구문을 사용하여 특정 열에 NaN 값이 있는 모든 행을 제거할 수 있습니다.

 df. dropna (subset=[' assists '])

	rating points assists rebounds
0 NaN NaN 5.0 11
1 85.0 25.0 7.0 8
2 NaN 14.0 7.0 10
4 94.0 27.0 5.0 6
5 90.0 20.0 7.0 9
6 76.0 12.0 6.0 6
7 75.0 15.0 9.0 10
8 87.0 14.0 9.0 10
9 86.0 19.0 5.0 7

예시 5: NaN이 포함된 행을 삭제한 후 인덱스 재설정

NaN 값이 있는 행을 삭제한 후 다음 구문을 사용하여 DataFrame의 인덱스를 재설정할 수 있습니다.

 #drop all rows that have any NaN values
df = df. dropna ()

#reset index of DataFrame
df = df. reset_index (drop=True)

#view DataFrame
df

        rating points assists rebounds
0 85.0 25.0 7.0 8
1 94.0 27.0 5.0 6
2 90.0 20.0 7.0 9
3 76.0 12.0 6.0 6
4 75.0 15.0 9.0 10
5 87.0 14.0 9.0 10
6 86.0 19.0 5.0 77

dropna() 함수에 대한 전체 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.