[Pandas]Series drop, dropna

Series의 drop과 slicing 에 대해서 살펴보겠습니다.

 

Drop

데이터를 받다보면 내가 필요없는 데이터들이 존재합니다. 그럴 때, drop을 이용해 데이터를 없앨 수 있습니다. 

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Sereis(np.arange(1,6),['a','b','c','d','e']
s

d를 없애보겠습니다.

s.drop('d')

이번엔 d와 e를 없애보겠습니다. d와 e 두개 이상의 데이터를 없앨때는 대괄호 안에 해당 인덱스를 써 넣습니다.

s.drop(['d','e'])

하지만 이런다고 s에서 완전히 없어진건 아닙니다. 원본 데이터는 그대로 둔채 drop된 새로운 데이터로 추가로 생성되는 방식이기 때문입니다.  s를 다시 부르면 d,e가 사라진 것이 아님을 알 수 있습니다.

s

이렇게 되는 이유는 파라미터를 살펴보면 알 수 있습니다.

drop의 파라미터를 살펴보면 inplace=False 로 되어 있는 걸 볼 수 있습니다. inplace는 다른 곳에서도 종종 볼 수 있는데 원본데이터에 적용할것인지를 결정한다고 여기면 될 것 같습니다. True로 바꿔주면 원본데이터에 적용되고 False는 원본데이터에 적용이 안됩니다.

 

inplace를 알았으니 이제 원본 데이터에 적용을 해보겠습니다.

원본 데이터에서 d와 e를 없애겠습니다.

 

s.drop(['d','e'],inplace=True)
s

s를 호출하면 d,e가 빠져서 나오는 것을 볼 수 있습니다.

 

Dropna

nan 이 있을 때 dropna를 이용하면 데이터 제거를 할 수 있습니다.

nan을 먼저 생성하고 지워보겠습니다.

s['k']=float('nan')
s

k라는 index에 nan을 넣었습니다.

이제 dropna로 다시 없애겠습니다. 마찬가지로 inplace=True를 해야 s에 적용이 됩니다.

s.dropna(inplace=True)
s

보시는바와 같이 nan을 없앴습니다. 

 

이번 포스팅을 마치겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다.