`df_na[~df_na['info1'].isnull()]` 코드는 'info1'의 결측치(NaN)가 없는 행만 필터링하여 출력합니다. 'isnull()`은 결측값 여부를 확인하는 함수이고, `~` 연산자는 True/False 값을 반전시켜 결측치가 아닌 행을 선택하는 데 사용됩니다.`s_cond`는 `'info1'` 또는 `'info3'` 컬럼 중 하나라도 결측값(NaN)이 있는 행을 확인하는 조건이며 `❘` 연산자는 OR 연산자로, 둘 중 하나라도 NaN이면 True가 됩니다. `df_na[~s_cond]`는 이러한 조건을 반전시켜, 두 컬럼 모두 결측값이 없는 행만 추출합니다.`df_na.dropna(subset=['info1', 'info3'], inplace=True)`는 `'info1'` 또는 `'info3'` 하나라도 결측값(NaN)이 있는 행을 삭제하는 명령어 입니다. - `subset` 파라미터를 사용하면 특정 열만 기준으로 결측값을 확인할 수 있으며, `inplace=True`를 통해 원본 데이터프레임에 직접 반영할 수 있습니다.
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Seaborn 라이브러리
- Seaborn은 파이썬의 시각화 라이브러리로 세련된 그래프를 쉽게 만들 수 있습니다. - Pandas 데이터프레임을 기반으로 다양한 통계 시각화를 지원하며, 기본 제공 데이터셋도 활용 가능
