DropNA를 넘어서: Null 값 처리를 위한 종합 가이드
데이터 분석가로서 직면하게 되는 가장 일반적이고 중요한 작업 중 하나는 데이터 정리입니다.null 값 처리는 이 프로세스의 필수적인 부분입니다.이 글에서는 SQL, JavaScript, Databricks를 비롯한 다양한 프로그래밍 언어 및 플랫폼에서 null 값을 관리할 수 있도록 PySpark DropNA, R의 DropNA 등과 같은 기술을 살펴보겠습니다.또한 자동화된 데이터 분석 부조종사인 RATH가 이러한 노력에 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보겠습니다.
한 번의 클릭으로 Null 값을 제거하는 방법
카나리아 RATH (opens in a new tab) 는 데이터 클리닝의 든든한 파트너입니다.강력한 데이터 준비 도구 는 코드 없이 데이터 변환 워크플로를 향상시킬 수 있습니다.RATH를 사용하여 null 값을 삭제하는 단계는 다음과 같습니다.
1단계.RATH 온라인 데모 (opens in a new tab) 에서 RATH를 실행하세요.데이터 연결 페이지에서파일 옵션을 선택하고 Excel 또는 CSV 데이터 파일을 업로드합니다.
2단계.데이터 원본 탭에는 데이터에 대한 일반적인 개요가 부여됩니다.
Choose 탭 표시줄의 정리 방법 옵션.다음 옵션 중 하나를 사용하여 null 값을 삭제할 수 있습니다.
- null 레코드 삭제
- 모드로 Null 값 채우기
- 0 또는 null 사용
- 원본 데이터 사용.
이것이 데이터 정리에 필요한 모든 전제 조건입니다.RATH 온라인 데모 (opens in a new tab) 를 통해 지금 바로 사용해 볼 수 있습니다.
Null 값을 삭제하는 기타 옵션
데이터브릭: 플랫폼의 Null 값 다루기
Databricks는 데이터 엔지니어링 및 분석에 널리 사용되는 플랫폼이며 PySpark 및 R 언어를 모두 지원합니다.따라서 PySpark DropNA 또는 DropNA in R을 활용하여 데이터브릭에서 널 값을 관리할 수 있습니다.필요한 라이브러리와 런타임 환경으로 Databricks 클러스터를 구성하기만 하면 됩니다.
JSON 널 값 처리 및 SQL 제외
SQL에서 null 값을 제외하는 것은 쿼리에 WHERE 절을 추가하는 것만큼 간단합니다.
코드_블록_플레이스홀더_0
JSON 데이터의 경우 다음 Python 예제와 같이 원하는 언어로 된 간단한 스크립트를 사용하여 null 값을 필터링할 수 있습니다.
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이 Python 스크립트는 JSON 데이터를 읽고 목록에 로드하고 목록 이해를 사용하여 null 연령을 가진 객체를 필터링합니다.
파이스파크 드롭NA
Apache PySpark는 대용량 데이터세트를 손쉽게 사용할 수 있는 강력한 데이터 처리 라이브러리입니다.null 값을 처리할 때 PySpark DropNA는 이러한 성가신 요소를 DataFrame에서 제거하는 데 도움이 되는 편리한 함수입니다.설명을 위해 다음 예를 살펴보십시오.
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이 예제에서는 일부 null 값을 사용하여 간단한 DataFrame을 만들고 drop () 메서드를 사용하여 이러한 값을 포함하는 행을 제거합니다.결과는 null이 없는 깨끗한 데이터프레임입니다.
배열은 자바 스크립트에서 Null 값을 제거합니다
웹 개발에 널리 사용되는 언어인 JavaScript에서도 null 값을 처리해야 합니다.배열에서 null 값을 제거하려면 filter () 메서드를 사용할 수 있습니다.
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이 자바스크립트 코드 스니펫은 filter () 메서드를 사용하여 배열에서 null 값을 제거하는 방법을 보여줍니다.
R에서의 DropNA: R 언어의 널 값 관리
R은 데이터 조작 및 분석을 위한 풍부한 패키지 에코시스템을 갖춘 데이터 분석가들에게 널리 사용되는 또 다른 언어입니다.R에서 널 값을 처리하려면 기본 R 패키지와 tidyverse 패키지에서 각각 na.omit () 또는 drop_na () 함수를 사용할 수 있습니다.
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이 R 코드는 tidyverse 패키지의 drop_na () 함수를 사용하여 null 값이 포함된 행을 제거하는 방법을 보여줍니다.
결론
null 값 처리는 모든 데이터 분석가의 데이터 정리에 있어 중요한 요소입니다.PySpark DropNA, R에서의 DropNA 및 기타 언어별 접근 방식과 같은 기법을 사용하면 null 값을 효율적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.또한 RATH는 자동화된 데이터 분석을 위한 강력하고 사용자 친화적인 솔루션을 제공하여 데이터를 정리하고 향후 탐색에 대비할 수 있도록 합니다.이러한 기법 및 도구를 숙지하여 데이터 분석 기능을 향상하여 한발 앞서 나가십시오.