반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | ||||
| 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
| 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
| 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 통계독학
- 데이터분석가
- sql
- 데이터넥스트레벨챌린지
- 메타코드
- 투자도서
- boostcourse
- 우금캐면접
- 메타코드m
- 빅분기 실기
- 컨버티드
- 빅데이터분석기사실기
- 데이터리안
- 우금캐
- 빅분기
- 정처기
- MySQL
- 빅데이터분석기사 실기
- 투자마인드
- 우리금융캐피탈
- 데이터분석전문가
- 빅데이터분석기사
- 데이터분석
- 우리금융캐피탈면접
- 빅분기1유형
- 실기1유형
- 데이터분석마인드셋
- 빅분기실기
- 데이터자격증
- BNK저축은행
Archives
- Today
- Total
목록fillna (1)
하파와 데이터
데이터에서 가장 큰 골치거리가 결측지다. 하나만 비어있을때는 전체를 날리지도 못하고, 너무 무의미한 데이터가 많다면, 결측치가 많은 컬럼 자체를 날려야하는 경우도 있다. 즉, 우리의 필요에 따라서 우리는 결측된 데이터들을 제거하거나, 보완하는 방법을 알아야 한다. 우리는 그중에서 우선 간단한 방법인 평균으로 결측을 보완하는 방법과아예 결측치를 제거하는 방법에 대해서 알아본다. 나아가, 유니크한 값을 구하는 다른 방법인 중복값들을 제거하는 방법도 배워본다! 0. 전제우리만의 DataFrame을 만든다. import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20241129', periods= 6)df = pd.DataFrame(np.random.r..
자격증/DATA
2024. 11. 29. 23:27