파이썬[Python] Pandas, DataFrame / Series의 맴버의 값이 존재하는지 확인하는 방법

파이썬[Python] Pandas, DataFrame / Series의 맴버의 값이 존재하는지 확인하는 방법

파이썬[Python] Pandas, DataFrame / Series의 맴버 값이 존재하는지 확인하는 방법

이번 포스팅은 Pandas를 사용하는 사람들에게 DataFrame 또는 Series의 맴버들의 값이 Null값이 있는지 확인하는 방법에 대해서 이야기를 해보고자 합니다. 예전에 관련된 부분에 대해서 간단히 포스팅을 한적이 있었습니다. 

 

파이썬[Python] 변수의 Null인지 아닌지 확인하는 방법

물론 위의 방법을 통해서도 가능하지만, 그 보다는 Pandas에서 제공하는 방법을 통해서 한번에 관련된 부분에 대해서 확인이 가능합니다. 그런 간단히 Method에 대해서 살펴보겠습니다. 

df.isna()

df는 DataFrame 또는 Series형태의 데이터 타입이어야 합니다. 그럼 만약 Null일 때 관련해서 True를 리턴을 해줍니다. 그럼 다음과 같이 코드로 한번 살펴보겠습니다. 

import pandas as pd


ds = {'Name': pd.Series(['Choi', 'Kim', 'Lee', 'Park','Choi']),

      'Age': pd.Series([None, 26, 25, 23, 25]),

      'Rating': pd.Series([2.56, 3.20, 4.6, 3.8,2.56])}


df = pd.DataFrame(ds)


print(df)  # 출력 DataFrame

print(df.isna())

위의 코드를 실행하면 다음과 같의 결과 값이 나타납니다. 

   Name   Age  Rating
0  Choi   NaN    2.56
1   Kim  26.0    3.20
2   Lee  25.0    4.60
3  Park  23.0    3.80
4  Choi  25.0    2.56
    Name    Age  Rating
0  False   True   False
1  False  False   False
2  False  False   False
3  False  False   False
4  False  False   False

위에서 보이는 바와 같이 0번 Choi의 Age값이 Null입니다. 그다음 isna()의 결과를 출력한 부분을 살펴보시면 그 부분이 True로 리턴이 된 것을 알 수 있습니다. 

 

그럼 이번에는 Series를 바탕으로 한번 isna()를 사용해보도록 하겠습니다. 

import pandas as pd

age = pd.Series([None, 26, 25, 23, 25])

print(age)

print(age.isna())

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나타납니다. 

0     NaN
1    26.0
2    25.0
3    23.0
4    25.0
dtype: float64
0     True
1    False
2    False
3    False
4    False
dtype: bool

보이는 바와 같이 0번째 값이 NaN(None)이고 그에 따른 리턴값이 boolean타입으로 True임을 알 수 있습니다. 이와 같은 방법으로 DataFrame 또는 Series의 멤버들의 값이 Null인지 확인할 수 있습니다. 

파이썬[Python] Pandas 설치하기(pip), 아나콘다(Anaconda)설치 하기

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이번 포스팅에서는 파이썬[Python] Pandas, DataFrame / Series의 맴버 값이 존재 하는지 확인하는 방법라는 주제로 간단히 포스팅을 해봤습니다. 혹 궁금하신 점이나 문의 사항이 있으시면 언제든지 댓글 및 방명록에 글 남겨주시길 바랍니다. 감사합니다.