python 데이터를 사용한다면 거의 무조건 Dataframe을 사용하게 된다.
dataframe의 경우 비어있는 데이터를 join하거나 concat하는 등의 작업을 하면 알아서 NaN으로 값을 변경해주는데,
import numpy as np
np.NaN으로는 필터링이 안되는 경우가 많다.
참고사항:
"NA"라는 문자열도 dataframe사용시 알아서 NaN으로 변경되는 문제가 있는데, 이것은 https://mrnoobiest.tistory.com/106
[python(파이썬)]dataframe 호출시 na 살리기
pandas의 read_csv()를 할때 분명히 Nan이 아닌데도 Nan이 나오는 경우가 있어 검색해보았다. 검색 결과 na / Na라고 적혀있을경우 read_csv에서는 이를 Nan이라고 판단하고 모두 Nan값으로변경해버린다. col_
mrnoobiest.tistory.com
해당 게시글을 참조하기 바랍니다.
df[df['C']==np.NaN]
을 해도 아무런 값이 안나온다.
이럴경우에는 .isna()를 사용해야 한다.
df[df['C'].isna()]
끝.
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