다르게 적용해보는 Feature Engineering2 강의에서 질문입니다

다르게 적용해보는 Feature Engineering2 강의의 15:11 부분부터 궁금한 점이 있어 질문 올립니다.

해당 강의에서는 다음과 같이 2개의 리스트를 작성하였는데요

family_survival_rate = list()
family_survival_rate_NA = list()

동승자가 있는지/없는지를 기준으로 2개의 리스트에 값을 각각 넣어준다는 전체적인 과정은 이해했지만, 사실 family_survival_rate_NA 리스트는 어떤 이유로 존재하는 것인지에 대한 설명이 조금 필요한 것 같습니다.

family_survival_rate = list()
mean_survival_rate = np.mean(df_train['Survived']) # 0.3838383838383838

for i in range(len(df_all)):
    if df_all['Family_Name'][i] in family_rates: # 동승자가 있는 경우   
        
        family_survival_rate.append(family_rates[df_all['Family_Name'][i]]) # family_rates[df_all['Family_Name'][i]] -> family_rates 딕셔너리에서 위의 이름들을 키 값으로 하고, 이에 해당하는 Survived 값을 찾음

    else: # 동승자가 없는 경우                                             
        family_survival_rate.append(mean_survival_rate)

동승자가 있으면 family_survival_rate 리스트에 Survived 컬럼의 생존 확률을 넣고,

동승자가 없으면 family_survival_rate 리스트에 생존 확률의 평균값을 넣어주면 충분한 것 아닌가 하는 생각이 드는데요,

family_survival_rate_NA 리스트가 어떤 용도로 사용되는 것인지, 그리고 왜 값은 0과 1만을 넣는 것인지 조금 더 설명해 주시면 감사할 것 같습니다!!