[Python] Pandas Dataframe 자료형에서 NaN 값 찾기(결측값 여부 확인, 결측값 개수 세기)

How to check NaN in Pandas Dataframe

null 값 확인

• df.isnull()

• isnull(df)

null 아닌 값 확인

• df.notnull()

• notnull(df)

---

1. 예시 dataframe 생성

import pandas as pd
import numpy as np

dates = pd.date_range("20130101", periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list("ABCD"))

2. null 값 추가하기

'NaN' 혹은 None을 통해 null값을 임의로 추가할 수 있다.

df['A'][1] = 'NaN'
df['B'][2] = None
df['C'][2] = 'NaN'
df['D'][3] = None

3. isnull 이용해 결측값 확인

pd.isnull(df)
df.isnull()

위의 두개는 같은 결과를 보인다.

4. notnull 이용해 결측값 아닌 값 확인

pd.notnull(df)
df.notnull()

위의 두개는 isnull에서 그랬던 것처럼 같은 결과를 보인다.

5. 데이터프레임 전체의 결측값 세기

df.isnull().sum()

6. 데이터프레임 column 별로 결측값 세기

df['A'].isnull().sum()

위처럼 []안에 column명을 넣으면 결과가 나온다.