pandas KeyError: 'column_that_has_nan' 오류 해결하기

소개

파이썬의 Pandas 라이브러리를 사용할 때, 'KeyError: 'column_that_has_nan'' 오류는 자주 마주치는 문제 중 하나입니다. 이 오류는 보통 데이터프레임에서 해당 열을 찾지 못할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 이유와 해결 방법을 다뤄보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 'KeyError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.

import pandas as pd
import numpy as np
 
# 임의의 데이터프레임 생성
data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# NaN이 포함된 열에 접근
result = df['column_that_has_nan']
print(result)

에러 해결 방법

1. 올바른 열 이름 확인

데이터프레임에서 접근하고자 하는 열의 이름이 정확한지 확인하세요. 타입오류를 피하기 위해 문자열을 체크해보는 것이 중요합니다.

import pandas as pd
import numpy as np
 
# 임의의 데이터프레임 생성
data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 올바른 열 이름으로 접근
result = df['A']
print(result)

2. NaN을 확인 후 처리하기

데이터프레임에 NaN 값이 포함되어 있다면 우리는 이를 확인하고 적절히 처리해야 합니다. NaN이 있는 행을 제외하거나 기본값으로 대체할 수 있습니다.

import pandas as pd
import numpy as np
 
# 임의의 데이터프레임 생성
data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# NaN 값이 있는 행을 제외하거나 기본값으로 대체
df['A'] = df['A'].fillna(0)  # NaN을 0으로 대체
 
# NaN을 처리한 후 열에 접근
result = df['A']
print(result)

3. 열 이름 리네이밍

데이터프레임에 포함된 열 이름을 변경하여 쉽게 접근할 수 있도록 설정해보세요. 이 작업은 인식할 수 없는 문자나 공백이 특별히 존재할 때 유용합니다.

import pandas as pd
import numpy as np
 
# 임의의 데이터프레임 생성
data = {'A ': [1, 2, np.nan], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 열 이름 리네이밍
df.columns = df.columns.str.replace(" ", "")  # 공백 제거
 
# 수정된 열 이름으로 접근
result = df['A']
print(result)

마무리

이 블로그 글에서는 Pandas에서 발생하는 'KeyError: 'column_that_has_nan'' 에러에 대한 간단한 해결 방법을 살펴보았습니다. 올바른 열 이름 확인, NaN 처리, 열 이름 리네이밍 등을 통해 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터 분석 작업을 할 때는 항상 데이터의 구조와 특성을 이해하고 적절한 방법으로 접근하는 것이 중요합니다.