인프런 커뮤니티 질문&답변

네~~~ 넘파이를 사용하지 않고

더 잘 풀이하셨습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

tmdfus9929님, f3컬럼의 결측값을 처리하는 방법에 대한 질문을 주셨군요. pandas에서는 결측치를 처리하는 다양한 방법이 있으며, 대부분의 경우 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

1. replace 메소드를 통한 결측치 처리:

   import numpy as np
   df['f3'] = df['f3'].replace(np.nan, 0)
   

   이 방법은 결측값(np.nan)을 0으로 직접 대체합니다.

2. fillna를 이용한 방법:

   df['f3'] = df['f3'].fillna(0)
   

   이 방법도 결측값을 0으로 채우는 데 사용될 수 있으며, replace를 사용한 것과 동일한 결과를 제공합니다.

두 방법 모두 결측값을 처리하는 데에 유용하며, 특별한 상황이 아니라면 둘 중 어느 것을 사용해도 무방합니다. fillna 함수는 주로 NaN을 다른 값으로 채울 때 자주 사용되며, replace는 더 광범위하게 문자열이나 다른 값의 치환에 사용됩니다.

관련된 다른 질문들이나 코드 샘플을 참고하시려면 아래 링크를 활용해 보세요:
- 문제3 변환 관련 문의
- 결측값 처리 관련 궁금합니다

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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