(김*서)(강의노트 15장) Nan의 의미 관련

[dimdimseo]

import pandas as pd

data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
s = pd.Series(data, index=['a', 'b', 'd'])

print(s)

index에 없는 'd'를 넣으면 NaN이 생성됩니다

NaN이 생성되는 이유와 NaN이 가지는 의미가 궁금합니다.

또한 공부 중에 시리즈도 연산이 가능하다고 해서

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, None, 4])

print(s.mean())

None값이 있음에도 평균값이 구해지는 것을 알 수 있었습니다

그렇다면 여기에서는 None은 없는 취급을 받는 것인지 궁금합니다.

[seo1126]

(서*은)

첫번째 경우, 처음 만든 data에는 a, b, c라는 인덱스와 각 인덱스에 매칭되는 값 1, 2, 3이 있습니다.

그 뒤에 있는 s에는 a, b, d라는 인덱스를 사용하였지만, 원본인 data에는 'd'라는 인덱스에 매칭되는 값이 없기에 판다스에서 빈자리에 NaN이라는 비어있는 값을 임의로 채워넣은 것입니다.
이처럼 NaN은 데이터가 누락되어 비어있는 빈칸을 표시해주는 기호입니다.

두번재로 None이 포함된 시리즈에서 평균을 구하는 경우,

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, None, 4])

print(s.mean())

위의 코드를 실행해보면 다음과 같은 값이 나옵니다.
2.3333333333333335
이는 None을 제외하고 1, 2, 4의 평균을 낸 값입니다.
None의 값을 0으로 처리했다면, 1, 2, 0, 4의 평균을 내어 1.75라는 값이 출력되었을 것입니다.
이처럼 판다스에서는 NaN이나 None같은 값은 아예 없는 취급을 받아 계산에서 제외되는 것입니다.

[liganega]

@seo1126 : 누구세요?

[seo1126]

죄송합니다! 2022730034 서준은입니다!
이름 적는걸 깜빡했습니다. 수정하겠습니다!