해결된 질문
23.11.25 16:41 작성
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209
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수정됨
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df = pd.DataFrame({ '날짜': ['20220103', '20220105', None, '20230127', '20220203', '20220205', '20230210', '20230223', '20230312', '20230422', '20', '23'], '제품': ['A', 'B', None, 'B', 'A', None, 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'A'], '판매수': [3, None, 5, 10, 10, 10, 15, 15, 20, None, 30, 40], '개당수익': [300, 400, 500, 600, 400, 500, 500, 600, 600, 700, 600, 600]
판매수 컬럼에 결측치가 있는 행을 제거하라고 할 때,
df = df['판매수'].dropna()
df = df.dropna(subset = '판매수')
1번과 2번의 차이는 무엇인가요? ㅠㅠ
답변 2
0
2023. 11. 25. 23:24
Jason님 답변이 맞습니다.
df = df['판매수'].dropna() 는 잘못된 방식입니다. 전체 df가 아닌 df['판매수']에 대해 결측치를 처리한 결과를 반환합니다. df로 최종 대입된 값은 결측행을 제거한 판매수 컬럼만 있습니다.