๊ฒฐ์ธก์น ์ฒ๋ฆฌ (1) ์ธ๋ค์ผํ ๋ฆฌ์คํธํ ์ 15์ฅ ๐๋ฐ์ดํฐ ์ ์ฒ๋ฆฌ_ํ์คํ ๋ฑ..๐ ๋ฐ์ดํฐ ์ ์ฒ๋ฆฌ ๋ฐ์ดํฐ ํ์์ ๋ํ ์ฒ๋ฆฌ ๊ณต๋ฐฑ ๋ฌธ์ str.strip() : ์์ชฝ ๊ณต๋ฐฑ ์ ๊ฑฐ str.lstrip() : ์ผ์ชฝ ๊ณต๋ฐฑ ์ ๊ฑฐ str.rstip() : ์ค๋ฅธ์ชฝ ๊ณต๋ฐฑ ์ ๊ฑฐ ๋ฐ์ดํฐ ํ์ ๋ถ๊ท์นํ ๋์๋ฌธ์ ๋ถ๊ท์นํ ๊ตฌ๋ถ ๊ธฐํธ ์ ํจํ์ง ์์ ๋ฌธ์ ๋ถ๊ท์นํ ๋ ์ง ๋ฐ ์๊ฐ ํ๊ธฐ 1. ๋ผ๋ฒจ ํ์ ํต์ผ ๋ฐ์ดํฐ์ ์ธ์ฝ๋ฉ ์์ ์ ํฌํจ 1-1) dictionary ํ์ ์ผ๋ก encoding map์ ์์ฑํด์ ์ ์ฉ โ df = pd.DataFrame({ }) _map = { } 1-2) df ๋ณ์์ ' ' ์ปฌ๋ผ์ ๊ฐ์ map ํจ์๋ฅผ ์ด์ฉํด ๋ณํ โ df[' '].map( ) 1-3) ์ฐพ์ ๋ฐ๊พธ๊ธฐ์ธ replace()๋ฅผ ์จ๋ ๋ฉ๋๋ค. โ df[' '] = df[' '].replace([ ๊ธฐ์กด๊ฐ ], [ ๋ฐ๊ฟ๊ฐ ]) 2. ๋ฌธ์.. ์ด์ 1 ๋ค์