결측치 채우는건 0혹은 중앙값? 어떤걸 추천하시는지요?
현재 구름환경 들어와서 2유형 풀어보고있는데요
혹시 결측치값은 어떤걸로 채우는걸 가장 추천하실런지요?
답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이선희님.
결측치 처리는 데이터 분석 및 머신러닝에서 중요한 작업 중 하나이며, 결측치를 어떻게 처리하느냐에 따라 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 결측치를 채우는 방법은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 달라질 수 있습니다.
중앙값(Median)으로 채우기:
- 중앙값은 데이터가 정렬되어 있을 때 중앙에 위치한 값으로, 극단값(outlier)의 영향을 덜 받기 때문에, 데이터가 비대칭적이거나 극단값이 존재할 때 유용합니다.
- pandas에서는
df.fillna(df.median())명령어를 사용하여 중앙값으로 결측치를 쉽게 채울 수 있습니다.
- 관련 게시물: “fillna 함수 질문드립니다!” 게시물에서 중앙값 활용
- 중앙값은 데이터가 정렬되어 있을 때 중앙에 위치한 값으로, 극단값(outlier)의 영향을 덜 받기 때문에, 데이터가 비대칭적이거나 극단값이 존재할 때 유용합니다.
0으로 채우기:
- 어떤 경우에는 결측치를 0으로 채우는 것이 의미 있을 수 있습니다. 예를 들어, 매출 데이터에서 결측치는 실제로 매출이 없었음을 의미할 수 있습니다.
- 그러나, 일반적인 수치 데이터에서 0으로 채우는 것은 데이터의 분포를 왜곡할 수 있으므로 신중해야 합니다.
- 어떤 경우에는 결측치를 0으로 채우는 것이 의미 있을 수 있습니다. 예를 들어, 매출 데이터에서 결측치는 실제로 매출이 없었음을 의미할 수 있습니다.
데이터의 분포를 고려:
- 데이터의 분포와 각 열의 의미에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 고객의 나이 정보에서 결측치를 0으로 채우는 것은 적절하지 않을 수 있습니다.
- 데이터의 분포와 각 열의 의미에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 고객의 나이 정보에서 결측치를 0으로 채우는 것은 적절하지 않을 수 있습니다.
더 나아가, 데이터의 특성에 따라 평균값(mean), 최빈값(mode) 등의 방법을 사용할 수도 있으며, 데이터의 도메인 지식이 중요합니다. 다른 조건 하에서는 결측값을 모두 제거하는 것도 방법이 될 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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