챗GPT 통계 : 결측값(missing value), 데이터전처리소스코드로 설명

결측값(missing value) 데이터전처리 소스코드 설명 결측치 데이타 만들기 diamonds 데이터셋에서 일부 데이터를 결측치로 만들어보겠습니다. 이를 위해 랜덤하게 일부 데이터를 선택한 뒤, 해당 데이터의 price 값을 np.nan(결측치)로 바꿔줍니다. import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns diamonds = sns.load_dataset('diamonds') # price 결측치 생성 np.random.seed(0) idx = np.random.choice(diamonds.shape[0], size=1000, replace=False) diamonds.loc[idx, 'price'] = np.nan 결측치 데이타 확인 데이터프레임에서 결측치를 확인하려면 isna() 메소드를 사용합니다. diamonds.isna().sum() # 출력 화면 carat 0 cut 0 color 0 clarity 0 de...

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