이 랩에서는 Python 의 Pandas 라이브러리에서 notna() 메서드를 사용하는 방법을 배웁니다. notna() 메서드는 DataFrame 에서 존재하는 값을 감지하는 데 사용되며, 각 요소가 NA 값이 아닌지 여부를 나타내는 부울 값으로 구성된 DataFrame 을 반환합니다.
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먼저, pandas 라이브러리를 pd라는 별칭으로, numpy 라이브러리를 np라는 별칭으로 가져와야 합니다. 이 라이브러리들은 각각 데이터 조작 및 수치 연산에 사용됩니다.
import pandas as pd
import numpy as np다음으로, notna() 메서드의 사용법을 시연하기 위해 몇 가지 샘플 데이터로 DataFrame 을 생성합니다. pd.DataFrame() 함수를 사용하여 DataFrame 을 생성합니다.
df = pd.DataFrame([(0.0, np.nan, -1.0, 1.0), (np.nan, 2.0, np.nan, np.nan), (2.0, 3.0, np.nan, 9.0)], columns=list('abcd'))DataFrame 의 내용과 구조를 확인하기 위해 DataFrame 을 출력해 보겠습니다.
print("The DataFrame is:")
print(df)이제 DataFrame 에서 notna() 메서드를 사용하여 존재하는 값을 감지합니다. notna() 메서드는 원래 DataFrame 과 동일한 형태의 DataFrame 을 반환하며, 각 요소는 해당 요소가 NA 값이 아닌지 여부를 나타내는 부울 값입니다.
notna_df = df.notna()
print("The result of the notna() method is:")
print(notna_df)존재하는 값을 나타내는 부울 값을 확인하기 위해 결과 DataFrame 을 출력해 보겠습니다.
print(notna_df)이 랩에서는 Pandas 라이브러리에서 notna() 메서드를 사용하여 DataFrame 의 존재하는 값을 감지하는 방법을 배웠습니다. 이 메서드는 누락된 값 또는 null 값을 식별해야 하는 데이터 정리 및 분석 작업에 유용합니다. notna() 메서드를 사용하면 존재하는 값의 존재 여부를 나타내는 부울 값의 DataFrame 을 빠르게 얻을 수 있습니다.