데이터를 확인할때 가장먼저 NaN을 확인하게 되는데, NaN 컬럼별로 얼마나 있는지 확인하기 위해서는 아래와 같이 하면된다.
이때 axis=0은 column을 의미하고, axis=1은 index를 의미한다. (앞으로도 많이 사용한다)
df.isnull().sum(axis = 0) # columnsNaN을 확인할때는 np.isnan(), ~np.isnan()을 이용하자NaN의 데이터에 내가 원하는 값을 채워넣기 위해서는 아래와 같이 fillna(원하는값)을 사용한다.
dataframe.fillna(0)특정 컬럼에 대해서 null을 확인하기 위해서는 아래와 같이 isnull()을 추출하고 select하면 된다.
all_df[all_df['City'].isnull()]