[데이터분석] 데이터프레임 : 결측치 있는지 확인하기 & 칼럼별 개수 세기 - isnull(), isnull().sum()
데이터 분석을 하기 전 데이터 전처리를 할 때, 결측치(결측값, NaN)가 있으면 데이터 분석을 할 때 문제가 될 수 있는데요, 사전에 결측치가 있는지 알아보는 것이 중요합니다. 하지만 데이터가 많지 않을 때 결측치가 있는지 한 눈에 알 수 있지만 데이터가 매우 많다면 결측치가 어디에 있는지, 칼럼마다 몇 개가 있는지 확인하기 어려울 수 있습니다. 따라서 pandas 에서는 결측치가 얼마큼 있는지 알려주는 함수를 제공하는데요, 아래 예시와 코드를 보면서 설명하도록 하겠습니다. 1. isnull() : 결측치 확인하기 먼저, 결측치가 있는지 확인하는 함수는 isnull() 함수로, 각 행, 열마다 결측치가 있는 데이터가는 True, 결측치가 아닌 데이터는 False를 반환합니다. 예를 들어, 아래와 같은 ..
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[데이터분석] matplotlib : 그래프 눈금에 이름 / 단위 나타내는 법
matplotlib 라이브러리는 그래프를 쉽고 간단하게 그릴 수 있도록 도와주는 라이브러리인데요, 그래프를 만들다 보면 x축이나 y축 눈금에 있는 텍스트를 다른 것으로 변경하거나 단위를 붙여서 나타내고 싶을 수 있습니다. matplotlib 라이브러리에서는 이렇게 눈금의 이름을 바꾸는 것이 가능한데요, 아래 코드를 보면서 살펴보도록 하겠습니다. 1. 그래프 눈금에 이름 또는 단위 나타내기 먼저, 간단한 그래프를 그려보도록 하겠습니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y = np.arange(1,10,1) plt.xticks(np.arange(0,11,1)) #x축 눈금간격 설정 pl..
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[데이터분석] matplotlib : 그래프 눈금 간격 지정 방법
matplotlib 라이브러리는 그래프를 쉽게 그리도록 도와주는 라이브러리인데요, 기본적으로 그래프를 그리면 눈금이 자동으로 지정되어서 출력됩니다. 하지만 눈금이 원하는 그래프와 적절하지 않다면 이를 조정해야 하는데요, 눈금 간격을 지정하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. - 그래프 눈금 간격 설정하기 먼저, matplotlib 라이브러리와 numpy 배열을 이용하여 간단한 그래프를 만들어보도록 하겠습니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.arange(0,10,1) #0,2,4,6,8 plt.plot(a,a,'bo') 출력된 결과를 보면, x축과 y축의 눈금 모두 2로 설정이 되어 있는데요, 눈금 간격을 설정하는 방법은 xtic..
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