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df.shape
df.info()
(8, 3)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8 entries, 0 to 7
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 name 8 non-null object
1 job 8 non-null object
2 age 6 non-null float64
dtypes: float64(1), object(2)
memory usage: 320.0+ bytes
이처럼 확인할 수 있다.
df.isna()
df.isnull()
둘 다 똑같다.
df.age = df.age.fillna(0)
0으로 채운다.
df["age"].fillna(df.groupby("job")["age"].transform("median"), inplace=True)
직업으로 묶어서 나이들의 중간 값으로 교체
이건 좀 더 알아봐야 될듯 좋은 기술
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