데이터 정제 - 추가 도구들
Coddy의 Pandas 데이터 분석 코스 레슨 — 19개 중 7번째.
중복 값 제거
중복된 행은 완전히 동일한 행을 의미합니다. 단 하나의 차이라도 있다면 중복으로 간주되지 않습니다.
df = df.drop_duplicates()열 이름 바꾸기
보통 열 이름에 대해 단일 규칙을 적용하는 것이 좋습니다. 이를 위해 수동으로 열 이름을 바꿀 수 있습니다:
df = df.rename(columns={"old_name": "new_name"})데이터 타입 변경
df["column name"] = df["column name"].astype(bool)
df["column name"] = df["column name"].astype(int)
챌린지
쉬움CSV 파일인 missing.csv가 정리가 되어 있지 않습니다.
파일의 처음 5줄은 다음과 같습니다:
ID,COUNTRY,COLOR,SKILL,SKILL_POINTS,UTILIZATION,IS_VALID
1,France,Signal violet,marksmanship,14,0.1924,1
1,France,Signal violet,marksmanship,14,0.1924,1
2,Solomon Islands,Pearl violet,,4,,1
3,Germany,,calligraphy,12,0.88646,0데이터를 정제하세요:
- 중복된 행을 제거합니다.
- 모든 열 이름을 소문자로 변경합니다.
- 1과 0으로 구성된 열(데이터프레임을 조사하여 적절한 열을 찾으세요)을 불리언(Boolean) 열로 변환합니다.
모든 열을 반복하려면 .columns 속성을 사용할 수 있습니다:
for column in columns:
# your code here진행 상황을 확인하려면 df를 출력해 보세요: print(df)
최종 결과를 df 변수에 저장하세요.
테스트 케이스를 통과하려면 df를 출력하지 마세요!
직접 해보기
# pandas as pd가 이미 임포트되었습니다
df = pd.read_csv("./missing.csv")
# 아래에 코드를 작성하세요