SAS에서 Python으로의 누락값 처리 전환 가이드
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누락값 처리: SAS에서 Python으로의 전환 경험

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

데이터 분석

대상자

데이터 분석 초보자, SAS에서 Python으로 전환하는 개발자, 누락값 처리 기술 필요 인력

핵심 요약

  • SAS와 pandas의 누락값 표현 방식 차이

- SAS: . (숫자), '' (문자), ._ (정렬 우선순위)

- pandas: np.nan, pd.NA, pd.NaT (데이터 타입별)

  • 누락값 정렬 규칙

- SAS: . < .A–.Z < -n < 0 < +n

- pandas: 누락값 기본적으로 끝에 배치 (na_position='last')

  • 누락값 처리 전략

- fillna(), interpolate(), groupby() 기반 대체, 통계적 메소드 (평균/중간값) 활용

섹션별 세부 요약

1. 누락값 표현 방식 비교

  • SAS는 숫자형 누락값을 .으로, 문자형을 ''으로 표현하며 특수 누락값 .A–.Z 제공
  • Python에서는 np.nan (부동소수점), pd.NaT (시간), pd.NA (nullable 타입) 사용
  • pandas의 string dtype은 pd.NA를, datetime64[ns]pd.NaT를 사용

2. 정렬 시 누락값 처리

  • SAS: 누락값은 정렬 시 . < .A–.Z < -n < 0 < +n 순서로 배치
  • pandas: 기본값은 누락값을 끝에 배치 (na_position='last')
  • df.sort_values(..., na_position='first')로 SAS 방식 모방 가능

3. 누락값 탐지 방법

  • SAS: missing(x), x = ., x = '' 조건 사용
  • Python: pd.isna(x), pd.isnull(x) 함수 사용 (동일 기능)

4. 누락값 대체 전략

  • 상수 대체: df.fillna(0) 또는 df.fillna('unknown')
  • 다른 컬럼 대체: df['col_a'].fillna(df['col_b']), combine_first() 사용
  • 전방/후방 채움: method='ffill', method='bfill' 사용
  • 보간: df['col'].interpolate() (선형 보간 기본)
  • 그룹 기반 채움: groupby() + transform() 활용
  • 통계 기반 채움: 평균, 중간값, 최빈값 사용 (mean(), median(), mode())

5. SAS vs Python 실무 예제

  • 필터링 비교:

- SAS: where x < 0. < 0 포함

- pandas: df[df['x'] < 0]NaN 제외

- 대응 방법: df[(df['x'] < 0) | (df['x'].isna())]

  • 등가 비교:

- SAS: . = .Equal 출력

- Python: np.nan == np.nanFalse

- 대응 방법: pd.isna(a) and pd.isna(b) 조건 추가

  • 그룹핑 비교:

- SAS: PROC SQL에서 . 포함

- pandas: groupby(..., dropna=False) 사용

결론

  • 실무 팁:

- 누락값 처리 시 SAS와 pandas의 차이를 명확히 인지해야 함

- fillna(), interpolate(), groupby() 등의 pandas 기능을 활용해 누락값을 유연하게 대체

- 정렬/비교 시 na_position, dropna=False 등의 파라미터를 사용해 SAS와 동일한 동작 구현 가능