Day2. 데이터 전처리

10.2 null 값 처리하기 결측치(Missing Data) 결측치가 있는 데이터를 제거한다. 결측치를 어떤 값으로 대체한다 특정값 지정 : .fillna() but, 결측치가 많은 경우, 모두 같은 값으로 대체한다면 데이터의 분산이 실제보다 작아지거나 편향되어 문제가 될 수 있음. 평균, 중앙값등으로 대체 : .fillna(df.mean()) 1특정 값으로 대체했을 때와 마찬가지로 결측치가 많은 경우 데이터의 분산이 실제보다 작아지는 문제가 발생할 수 있음. 다른 데이터를 이용해 예측값으로 대체할 수 있습니다. 예를 들어 머신러닝 모델로 2020년 4월 미국의 예측값을 만들고, 이 값으로 결측치를 보완할 수 있습니다. 시계열 특성을 가진 데이터의 경우 앞뒤 데이터를 통해 결측치를 대체할 수 있습니다...

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