SAS에서 Python/pandas로의 데이터 이관: 누락값 처리 방식 비교 및 실용적 팁

핵심 기술: 본 콘텐츠는 SAS와 Python(pandas) 라이브러리 간의 누락값(Missing Value) 처리 방식의 차이를 비교 분석하며, 특히 데이터 이관 시 발생할 수 있는 잠재적 문제점과 해결 방안을 제시합니다.

기술적 세부사항:
* 누락값 표현 방식: SAS는 주로 '.' (dot)을 사용하며, 숫자, 문자, 날짜/시간, 불리언 등 모든 데이터 타입에 일관적으로 적용합니다. 반면, pandas는 데이터 타입별로 np.nan(숫자), pd.NaT(날짜/시간), pd.NA(nullable 타입) 등 더 세분화된 표현 방식을 사용합니다.
* 정렬 동작: SAS는 누락값을 기본적으로 가장 작은 값으로 취급하여 정렬 시 앞에 배치하지만, .A ~ .Z, ._와 같은 특수 누락값을 지원하여 별도의 순서 지정이 가능합니다. pandas는 기본적으로 누락값을 정렬 시 가장 뒤에 배치하지만, na_position 인자로 조정할 수 있습니다.
* 탐지 및 처리: SAS에서는 missing() 함수나 직접적인 비교(x = ., x = '')를 사용하며, Python/pandas에서는 pd.isna(), pd.isnull() 함수를 사용합니다.
* 누락값 채우기 (Filling): pandas는 상수값 채우기(fillna(value)), 다른 컬럼 값으로 채우기(fillna(other_col), combine_first()), 이전/이후 값으로 채우기(ffill, bfill), 보간법(interpolate()), 그룹별 채우기(groupby().transform()), 통계값(평균, 중앙값, 최빈값)으로 채우기 등 다양한 방법을 제공합니다.
* 비교 연산: SAS는 누락값을 다른 숫자보다 작다고 간주하여 필터링 시 포함하지만, pandas에서 NaN과의 비교는 항상 False를 반환하므로, SAS와 동일한 동작을 위해서는 isna()와 함께 논리 연산(|)을 사용해야 합니다.
* 그룹화: SAS의 PROC SQL은 누락값을 별도의 그룹으로 인식하지만, pandas의 groupby()는 기본적으로 누락값을 제외하므로, dropna=False 옵션을 사용해야 합니다.

개발 임팩트: SAS에서 Python으로 전환하는 과정에서 발생할 수 있는 데이터 처리 로직 오류를 사전에 인지하고 대비할 수 있습니다. 특히 누락값 처리 방식의 미묘한 차이가 분석 결과에 미치는 영향을 이해하고, pandas에서 SAS와 유사하거나 더 유연한 방식으로 누락값을 다루는 방법을 익힐 수 있습니다.

커뮤니티 반응: 글쓴이가 온라인에서 들은 유머("pandas는 왜 NaN == NaN을 False로 처리하는가?" → "누락된 값조차도 신뢰 문제가 있기 때문이다.")를 언급하며, 이러한 차이가 실제 개발 과정에서 예상치 못한 버그의 원인이 될 수 있음을 시사합니다.