인프런 커뮤니티 질문&답변

문제 수정했어요 🙂
결측치를 따로 처리해도 되지만

피벗에서는fill_value=0 로 채울 수 있어요

도서나 강의에서는 문제 검증을 여러 번 하지만 캐글 문제는 검증 단계를 촘촘하게 하지 못하고 있어요 양해 부탁드려요

pivot_table(index=['지점코드', '연령대'], columns='성별', values='총가입금액', fill_value=0)

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 전생에백수님께서 캐글 문제와 관련하여 질문을 주셨네요.

해당 문제에서 NaN 값을 처리하는 방법은 상황에 따라 다를 수 있지만, 일반적으로 통계 분석에서는 중요한 변수에 대한 결측값을 0으로 처리하는 방법, 혹은 다른 방법으로 결측값을 채우는 방법을 사용할 수 있습니다. 여기서는 분석의 목적에 따라 어떤 처리가 필요한지를 먼저 고려하는 것이 중요합니다.

• NaN 값을 0으로 처리: 실제 데이터 분석에서 NaN 값을 0으로 처리하는 경우가 있습니다. 예를 들어, 특정 성별의 구매빈도를 파악하고자 할 때, 해당 성별에서 기록이 없는 경우를 0으로 처리하여 상관관계를 분석할 수도 있습니다. 그러나 이렇게 할 경우, 결과에 미치는 영향에 대해서도 충분히 고려해야 합니다.

• 시험 상황에서의 처리: 실제 시험에서 명시적 지침이 없을 경우, 일반적으로 표준 결측치 처리 방법을 따르는 것이 좋습니다. 여기에서는 NaN 값을 평균값으로 대체하거나 중앙값으로 대체하는 등의 방법이 있습니다.

더불어, 비슷한 문제 해결 사례를 제공하는 이전의 질문과 답변들을 참조해 보시는 것도 도움이 될 수 있습니다:

• 빅분기 실기 체험 작업형 2 문제 관해서 질문드립니다!: 결측치 처리에 대한 유사한 질문을 다루고 있습니다.
  
• 캐글 T1-23 질문있습니다.: NaN 값 처리와 관련된 사례를 확인할 수 있습니다.
  

이 문제의 특성상, 정확한 처리는 질문의 맥락과 데이터를 어떻게 해석하느냐에 따라 달라질 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.