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소개
NumPy와 판다스는 데이터 과학에서 널리 사용되는 라이브러리입니다. 그러나 작업하다 보면 'KeyError: 'nan' is not a valid key'와 같은 오류에 부딪힐 수 있습니다. 이러한 오류는 보통 DataFrame이나 시리즈에서 'nan' 값을 키로 사용하려 할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.
에러 발생 예시 코드
먼저 'KeyError: 'nan' is not a valid key' 오류가 발생할 가능성이 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터프레임 생성
data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'nan' 키로 데이터 접근 시도
value = df.loc[np.nan, 'B']
print(value)
에러 해결 방법
1. 'nan' 값을 직접 키로 사용하지 않기
'nan'은 유효한 인덱스가 아니기 때문에, 'nan'을 직접 키로 사용해서 데이터에 접근하려 하지 마세요. 아래 예시처럼 'non-nan' 값을 사용하여 접근하면 됩니다.
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터프레임 생성
data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'nan'이 아닌 값으로 데이터 접근
for index in df.index:
if not pd.isna(df.loc[index, 'A']):
value = df.loc[index, 'B']
print(f'Index {index}: {value}')
2. 'nan'을 필터링하고 유효한 인덱스 사용
유효한 인덱스만 필터링해서 사용할 수도 있습니다. 이렇게 하면 'nan'을 비롯한 결측치를 자동으로 제외할 수 있습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터프레임 생성
data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'nan'이 아닌 인덱스 필터링
valid_indices = df[df['A'].notna()].index
for index in valid_indices:
value = df.loc[index, 'B']
print(f'Index {index}: {value}')
마무리
이번 블로그 글에서는 NumPy와 판다스에서 발생하는 'KeyError: 'nan' is not a valid key' 오류에 대한 해결 방법을 살펴보았습니다. 'nan' 값을 키로 사용하면 오류가 발생할 수 있으니, 이 오류를 피하기 위해 'nan'이 아닌 유효한 값이나 인덱스를 사용해야 합니다. 항상 데이터의 유효성을 확인하고, 안전하게 데이터를 처리하는 습관을 기르는 것이 중요합니다.
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