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age 컬럼 평균값으로 채우기
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# age 컬럼 평균값으로 채우기
value = int(X_train['age'].mean())
print("채울 값:", value)
X_train['age'] = X_train['age'].fillna(value)
X_test['age'] = X_test['age'].fillna(value)강의에서는 value 함수와 print 사용해서 평균값 채우셨는데
X_train['age'] = X_train['age'].fillna(X_train['age'].mean())
X_train.isnull().sum()이렇게 간단하게 채우고 isnull().sum()으로 결측치가 0인지 확인하는 방법도 괜찮나요?
value랑 print 부분이 이해하기 어렵고 실제로 적용하기도 어려울 것 같아서요 ㅜㅜ!!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최수영님.
질문하신 내용은 결측치를 mean() 함수로 직접 채우는 방법에 대한 것입니다. 결론부터 말씀드리자면, 두 방법 모두 사용하는 데 전혀 문제가 없습니다.
첫 번째 방법:
value = int(X_train['age'].mean())
X_train['age'] = X_train['age'].fillna(value)
X_test['age'] = X_test['age'].fillna(value)
이 코드는 X_train['age']의 평균값을 value 변수에 저장한 후, 이를 사용하여 fillna() 함수를 통해 결측치를 채우는 방식입니다. 중간에 print를 사용하면 계산된 평균값을 확인할 수 있습니다. 다만, print가 코딩의 일부 함수 내부에서 직접적인 역할을 하는 것은 아니며, 디버깅 및 중간 결과를 확인하기 위한 추가적인 용도로 사용된 것입니다.
두 번째 방법:
X_train['age'] = X_train['age'].fillna(X_train['age'].mean())
X_train.isnull().sum()
이 코드는 X_train['age'].mean()을 바로 fillna() 함수의 인자로 전달하여 X_train['age']의 결측치를 채웁니다. isnull().sum()을 사용하여 결측치가 제대로 채워졌는지 확인할 수 있습니다.
두 방법 모두 동일한 효과를 가지므로, 어떤 방법을 사용하든 큰 차이는 없습니다. 다만, 중간값을 다른 프로세스에서 사용하길 원하거나, 여러 차례 평균값을 재사용해야 하는 경우에는 첫 번째 방법이 좀 더 편리할 수 있습니다. 또한, 디버깅이나 학습 목적으로 중간 과정을 명확히 확인하고 싶다면 print를 사용하여 평균값을 출력하는 방식도 유익할 수 있습니다.
추가적인 질문
결측치 처리와 관련하여 데이터 전처리에서 중요한 부분은, 누락된 데이터를 채우고 검토하는 방식이 일치하고 데이터 누수를 방지할 수 있도록 신중하게 고려해야 한다는 점입니다.
다음 게시물에서는 유사한 의문을 해결하고 있으니 참조하시면 좋을 것 같습니다:
- “3-3 age 컬럼 평균값으로 채울 때 질문”에서는 왜 X_train의 평균값을 사용하여 테스트 데이터의 결측치를 채우는지를 설명합니다. 이는 데이터 누수를 방지하고 모델 성능을 떨어뜨리지 않기 위함입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.