Pandas - nan 아닌 값이 나오는 위치 찾기

Pandas에서 데이터프레임이나 시리즈 내에서 앞쪽의 NaN 값의 개수를 파악하려면 first_valid_index() 메소드를 사용할 수 있습니다. 이 메소드는 시리즈나 데이터프레임의 컬럼에서 처음으로 유효한 값(즉, NaN이 아닌 값)이 나타나는 위치를 반환합니다. 이를 활용하여 앞쪽에 위치한 NaN의 개수를 계산할 수 있습니다.

예제 코드

아래 예제는 Pandas 시리즈에서 앞쪽의 NaN 개수를 찾는 방법을 보여줍니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# 예제 데이터 생성
data = [np.nan, np.nan, np.nan, 15, 14]
series = pd.Series(data)

# 첫 번째 유효한 데이터의 인덱스 찾기
first_valid_index = series.first_valid_index()

# 첫 번째 유효한 값 앞에 있는 NaN의 개수 계산
nan_count = first_valid_index if first_valid_index is not None else len(series)

print(f"Number of leading NaNs: {nan_count}")

이 코드는 first_valid_index()를 사용하여 시리즈에서 첫 번째 유효한 값의 인덱스를 찾습니다. 이 인덱스 값이 바로 앞쪽의 NaN 개수와 같습니다. 만약 모든 값이 NaN인 경우 first_valid_index는 None을 반환하므로, 그 경우에는 시리즈의 전체 길이를 NaN 개수로 반환합니다.

데이터프레임의 경우

데이터프레임에서 특정 컬럼의 앞쪽 NaN 개수를 찾고 싶다면, 해당 컬럼을 선택한 후 동일한 방법을 적용하면 됩니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# 데이터프레임 생성
data = {'A': [np.nan, np.nan, np.nan, 15, 14]}
df = pd.DataFrame(data)

# 특정 컬럼에서 첫 번째 유효한 데이터의 인덱스 찾기
first_valid_index = df['A'].first_valid_index()

# NaN 개수 계산
nan_count = first_valid_index if first_valid_index is not None else len(df)

print(f"Number of leading NaNs in column 'A': {nan_count}")

이 방법은 특정 컬럼을 지정하여 그 컬럼에서 앞쪽 NaN 값의 개수를 계산합니다. 이는 데이터 전처리나 분석 시 데이터의 초기 패턴을 이해하는 데 유용할 수 있습니다.

Pandas에서는 DataFrame이나 Series 객체를 특정 인덱스 위치 기준으로 나누고 싶을 때, 직접적인 "split" 함수는 제공하지 않지만, 슬라이싱을 사용해 쉽게 분할할 수 있습니다. first_valid_index() 메소드로 얻은 인덱스를 사용하여 그 이후의 데이터만 선택하는 것은 매우 간단합니다.

DataFrame에서 특정 컬럼의 첫 번째 유효 인덱스 이후의 데이터 선택하기

아래 예제에서는 DataFrame의 특정 컬럼 A에서 첫 번째 유효 인덱스 이후의 모든 데이터를 선택하는 방법을 보여줍니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# 데이터프레임 생성
data = {'A': [np.nan, np.nan, 'data', 'more data', 'even more data']}
df = pd.DataFrame(data)

# A 컬럼에서 첫 번째 유효한 데이터의 인덱스 찾기
first_valid_index = df['A'].first_valid_index()

# 첫 번째 유효 인덱스 이후의 모든 데이터 선택
if first_valid_index is not None:
    filtered_df = df.loc[first_valid_index:]
    print(filtered_df)
else:
    print("No valid data found in column 'A'.")

이 코드는 df.loc[first_valid_index:]을 사용하여 첫 번째 유효 인덱스부터 데이터프레임의 끝까지 모든 행을 선택합니다. loc[] 메소드는 라벨 기반의 인덱싱을 제공하며, 슬라이싱을 통해 행의 범위를 지정할 수 있습니다.

Series의 경우

만약 단일 Series 객체에서 작업하고 있다면, 비슷한 방식으로 슬라이싱할 수 있습니다.

# Series 생성
series = pd.Series([np.nan, np.nan, 'data', 'more data', 'even more data'])

# 첫 번째 유효한 데이터의 인덱스 찾기
first_valid_index = series.first_valid_index()

# 첫 번째 유효 인덱스 이후의 모든 데이터 선택
if first_valid_index is not None:
    filtered_series = series[first_valid_index:]
    print(filtered_series)
else:
    print("No valid data found.")

이 코드는 Series에서 첫 번째 유효 인덱스를 찾고 그 위치부터 모든 데이터를 선택합니다.

이 방법들은 데이터의 특정 부분만을 분리하고 싶을 때 유용하며, first_valid_index()를 활용하여 데이터의 유효한 부분만을 다루고자 할 때 특히 적합합니다.