다음은 결측치를 삭제 처리하여 출력된 결과입니다. 모든 행에 NaN이 있는 것이 아니라서 삭제된 행이 없습니다.
Unnamed: 0 id tissue class class2 x y r 0 0 mdb000 C CIRC N 535.0 475.0 192.0 1 1 mdb001 A CIRA N 433.0 268.0 58.0 2 2 mdb002 A CIRA I NaN NaN NaN 3 3 mdb003 C CIRC B NaN NaN NaN 4 4 mdb004 F CIRF I 488.0 145.0 29.0 5 5 mdb005 F CIRF B 544.0 178.0 26.0
다음은 결측치가 하나라도 존재한다면(데이터가 하나라도 NaN 값이 있을 때) 해당 행을 삭제하는 처리 방법입니다.
코드 9-12 결측치 삭제 처리
df1 = df.dropna() ------ 데이터에 하나라도 NaN 값이 있으면 행을 삭제
print(df1))
다음은 결측치를 삭제 처리하여 출력된 결과입니다.
Unnamed: 0 id tissue class class2 x y r 0 0 mdb000 C CIRC N 535.0 475.0 192.0 1 1 mdb001 A CIRA N 433.0 268.0 58.0 4 4 mdb004 F CIRF I 488.0 145.0 29.0 5 5 mdb005 F CIRF B 544.0 178.0 26.0