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import pandas as pd import numpy as np # 결제 수단이 누락된 주문 데이터 orders = pd.DataFrame({ '주문번호': [101, 102, 103, 104, 105], '메뉴': ['아메리카노', '라떼', '스무디', '콜드브루', '밀크티'], '결제수단': ['카드', np.nan, '카드', '현금', np.nan] }) # 누락된 데이터 행만 추출 missing_orders = orders[orders['결제수단'].()] print("\n누락된 주문서:") print(missing_orders)

isnull()로 결측값 찾기

실제 데이터에는 빈 칸(NaN)이 자주 존재합니다. isnull()은 어떤 데이터가 비어있는지 확인하는 함수입니다.

기본 문법

df["열이름"].isnull()   # 각 행이 비어있으면 True

코드 동작 과정

missing_orders = orders[orders['결제수단'].isnull()]

1단계: orders["결제수단"].isnull() → True/False 판별

주문번호	메뉴	결제수단	isnull() ?
101	아메리카노	카드	False
102	라떼	NaN	True
103	스무디	카드	False
104	콜드브루	현금	False
105	밀크티	NaN	True

2단계: True인 행만 추출

   주문번호    메뉴 결제수단
1     102    라떼    NaN
4     105   밀크티    NaN

isnull() vs notnull()

함수	의미	True 조건
`isnull()`	비어있는가?	NaN이면 True
`notnull()`	값이 있는가?	값이 있으면 True

# 결제수단이 비어있는 주문
orders[orders['결제수단'].isnull()]

# 결제수단이 입력된 주문
orders[orders['결제수단'].notnull()]

결측값 개수 확인

# 각 열별 결측값 개수
orders.isnull().sum()
# 주문번호    0
# 메뉴      0
# 결제수단    2   ← 2개 누락

결측값 처리 방법 정리

방법	함수	설명
찾기	`isnull()`	빈 칸 위치 확인
채우기	`fillna(값)`	빈 칸을 특정 값으로 채움
삭제	`dropna()`	빈 칸이 있는 행 삭제

💡 핵심: isnull()은 결측값을 찾는 함수이고, fillna()와 dropna()는 결측값을 처리하는 함수입니다.