인프런 커뮤니티 질문&답변

실무라면 단순히 비율보다는 그 컬럼이 어떤 데이터인지 도메인 영역이 고려 되어야할 사항 같습니다.

시험이 아니라면 일괄적으로 진행하지 않고, 컬럼 하나하나 파악해서 진행합니다.

화이팅입니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. thfxm0601님.

결측치를 계산하고 이를 기반으로 데이터를 처리하는 방법은 매우 중요합니다. f1 컬럼과 같은 특정 열의 결측치를 직접 처리할 때, 코딩의 관점에서는 두 가지 접근 방식을 고려할 수 있습니다.

1. 하드코딩 방식: 직접 컬럼 이름인 f1을 코드에 명시적으로 사용하여 결측치를 처리하는 방법입니다. 이 방법의 장점은 코드가 간결해지고 이해하기 쉽다는 것입니다. 특히, 데이터 구조가 변하지 않고 특정한 열에 대한 처리만 필요하다면 효율적일 수 있습니다.

2. 동적 변수 저장 방식: df.columns[...]를 사용하여 결측치 비율을 동적으로 계산하고 저장하여 사용하는 방법입니다. 이 방법은 여러 개의 변수 또는 결측치가 높은 여러 개의 열을 처리할 때 유용합니다. 실무에서는 주로 데이터의 변동성을 고려하여 이 방식을 많이 사용합니다. 데이터 구조가 변경될 가능성이 있거나 분석 대상이 여러 열에 걸쳐 있는 경우에 유리합니다.

두 방법 모두 각자의 상황에 맞게 선택할 수 있습니다. 실무에서는 데이터 프로세싱의 유연성과 확장성을 높이기 위해 동적 변수 저장 방식을 많이 사용합니다. 이는 데이터의 컬럼이 변화하거나 분석 대상이 변경될 때 코드의 수정 필요성을 최소화할 수 있기 때문입니다.

위 내용에 대한 추가적인 이해를 돕고자 다음과 같은 유사한 질문들에 대한 답변을 참고해 보시면 좋겠습니다:
- 결측치 처리 방법과 활용에 대한 유사한 질문
- 컬럼에서 결측치를 대처하기 위한 다양한 접근법

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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