행 삭제하기
특정 열이 분석에서 매우 중요하고, 그 열에서 값이 누락된 행의 비율이 아주 작다면, 해당 행들을 데이터셋에서 제거하는 것이 합리적일 때가 많습니다.
이 강의 내내 driver_gender 열은 여러 분석에서 핵심이 됩니다. driver_gender가 누락된 행의 비율이 작기 때문에, 해당 행들을 데이터셋에서 제거하겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 경찰 활동 분석하기
연습 안내
- 각 열에서 결측값의 개수를 세세요.
.dropna()의subset매개변수에 열 이름을 전달하여,driver_gender가 누락된 모든 행을 제거하세요.- 남은 행들 중에
driver_gender가 누락된 것이 없는지 확인하기 위해, 각 열의 결측값 개수를 다시 세세요. - DataFrame의
.shape를 확인하여 남은 행과 열의 개수를 파악하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Count the number of missing values in each column
print(ri.isnull().____)
# Drop all rows that are missing 'driver_gender'
ri.____(subset=[____], inplace=True)
# Count the number of missing values in each column (again)
print(ri.____.____)
# Examine the shape of the DataFrame
print(____)