[pandas] 특정 컬럼의 값이 공백인 행을 제외하는 방법 | dropna

판다스의 데이터프레임에서 특정 컬럼의 값이 공백(또는 빈 문자열)인 행을 제외하고 싶을 때 어떻게 하면 되는지 알아보자.

 

 

특정 컬럼의 공백인 행 제거

import pandas as pd

# 샘플 데이터프레임 생성
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['apple', 'banana', '', 'orange']}
df = pd.DataFrame(data)

# 'B' 컬럼의 값이 공백인 행 제외
df_no_empty_values = df[df['B'].str.strip() != '']

# 결과 출력
print(df_no_empty_values)

• 위 코드에서 df['B'].str.strip() != '' 부분은 'B' 컬럼의 각 값에 대해 좌우의 공백을 제거하고 빈 문자열과 비교하여 공백인지 여부를 확인 가능
• 이 조건을 사용하여 데이터프레임을 필터링하면 'B' 컬럼의 값이 공백인 행이 제외된 결과를 얻을 수 있다.

 

모든 컬럼의 공백인 행 제거

import pandas as pd

# 샘플 데이터프레임 생성
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['apple', 'banana', '', 'orange']}
df = pd.DataFrame(data)

# 공백을 NaN으로 대체
df = df.replace('', pd.NA)

# NaN이 있는 행 제거
df_no_empty_values = df.dropna()

# 결과 출력
print(df_no_empty_values)

• dropna() 함수는 기본적으로 NaN(Not a Number) 값이 있는 모든 행을 제거한다.
• 만약 데이터프레임에서 공백이나 빈 문자열이 있는 행을 dropna() 함수로 제거하고 싶다면, replace() 함수를 사용하여 공백을 NaN으로 변경한 후에 dropna()를 적용할 수 있다.
• 특정 컬럼에서 공백이 있는 행만 제거하고 싶다면, 특정 컬럼의 공백만 NaN으로 변경후 dropna() 함수를 사용할 수도 있다.