<jupyter_start><jupyter_text>결측치 데이타 처리- 결측치는 데이터 분석 결과에 엄청난 영향을 미치기에 존재여부 확인부터 중요- None를 포함하며, 결측값은 ‘NaN’로 표시- 결측값 확인 메소드     * isnull()    * notnull()        - 결측값 처리 	    (1) 제거 : dropna()      	    (2) 대치 : fillna()<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np 

df = pd.DataFrame(np.ones((4, 4)),index=['A', 'B', 'C', 'D'])
df
# 결측치 만들기 (NaN, nan)
# df.loc[["B"], 1] = np.NaN
df.iloc[1][1] = np.NaN
df
df[2]['B':] = np.nan    # nan 소문자도 가능
df
# 누적합을 구할 때
df.cumsum()
df.isnull()
df.isnull().sum()    # 인자 값을 더하면서 세기때문에
df.isnull().count()    # 인자 개수만 세기때문에
# 결측치 처리
df.dropna()
df.fillna(0)    # 0이아닌 데이터의 기본값을 채우는 것을 권장
df.fillna({1:'NULL', 2:-100})    # 1열에는 NULL, 2열에는 -100<jupyter_output><empty_output>
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