SAS와 Python 결측값 처리 비교: 데이터 분석 실전 팁
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결측값 처리의 SAS와 Python 비교: 데이터 분석에서의 실전 팁

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

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데이터 분석

대상자

데이터 분석 및 Python 초보자. SAS에서 Python으로 전환하는 분들에게 유용하며, 결측값 처리 기술을 배우고자 하는 사람들에게 적합하다.

핵심 요약

  • SAS와 Python(pandas)의 결측값 처리 방식 차이점
  • SAS는 .로 결측값 표기, pandas는 np.nan, pd.NA 사용
  • SAS 정렬 시 결측값이 먼저 배치, pandas는 기본값으로 뒤에 배치
  • 결측값 검출 및 처리 방법 비교
  • SAS: missing() 함수 사용, pandas: pd.isna() 사용
  • 결측값 채우기: 상수, 다른 컬럼, forward/backward fill, 보간, 그룹 기반, 통계 기반 등
  • 실무 적용 팁
  • NaN == NaNFalse를 반환하므로 pd.isna()로 비교해야 함
  • groupby()dropna=False 인자로 결측값 포함 가능

섹션별 세부 요약

1. 결측값 표현 방식 비교

  • SAS:
  • 수치형: . (점), 특수 결측값 .A–.Z
  • 문자형: '' (빈 문자열)
  • 날짜/시간: . (수치형으로 저장)
  • Python(pandas):
  • 수치형: np.nan, pd.NA
  • 문자형: None, np.nan, pd.NA
  • 날짜/시간: pd.NaT
  • 불리언: pd.NA (nullable Boolean dtype)

2. 결측값 정렬 순서

  • SAS:
  • ._ (밑줄) < . (점) < .A–.Z (특수 결측값) < 음수 < 0 < 양수
  • pandas:
  • 기본값으로 결측값이 마지막에 배치, na_position='first' 인자로 순서 변경 가능

3. 결측값 검출 방법

  • SAS:
  • missing(x) (유니버설), x = . (수치형), x = '' (문자형)
  • pandas:
  • pd.isna(x), pd.isnull(x) (동일한 기능)

4. 결측값 채우기 전략

  • 상수 대체: df.fillna(0), df.fillna('unknown')
  • 다른 컬럼 사용: df['col_a'].fillna(df['col_b']), combine_first()
  • 전방/후방 채우기: method='ffill' (전방), method='bfill' (후방)
  • 보간: df['col'].interpolate() (기본값: 선형 보간)
  • 그룹 기반 채우기: groupby('id')['value'].transform(lambda x: x.fillna('ffill'))
  • 통계 기반 채우기: 평균, 중위수, 최빈값 사용 (df['col'].fillna(df['col'].mean()))

5. 실전 예제 및 주의사항

  • SAS vs pandas 비교:
  • x < 0 조건에서 SAS는 . 포함, pandas는 NaN 제외
  • NaN == NaNFalse 반환, pd.isna()로 비교해야 함
  • groupby()dropna=False 인자로 결측값 포함 가능

결론

  • SAS와 pandas의 결측값 처리 차이를 이해하는 것이 실무에서의 오류를 줄이는 핵심
  • pd.isna() 사용, groupby()dropna=False 설정, NaN 비교 시 pd.isna() 활용
  • 결측값 채우기 전략에 따라 데이터 분석의 정확도와 신뢰도가 달라지므로, 상황에 맞는 방법 선택이 중요하다.