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[python] 브루잉일지 02. 한 잔을 내리기 전: 전처리와 변수 만들기

missing_count = df.isnull().sum()missing_percent = (missing_count / len(df)) * 100missing_summary = pd.DataFrame({ '결측치 개수': missing_count, '결측치 비율(%)': missing_percent})missing_summary = missing_summary[missing_summary['결측치 개수'] > 0].sort_values( '결측치 비율(%)', ascending=False)print(missing_summary) 3개의 데이터셋애 대해 각각 결측치를 확인했다. 모든 컬럼을 처리하지는 않고, 실제로 분석에 쓸 컬럼에 대해서만 의미 있게 채우거나 버리기로 했다. 결측치 ..

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결측치, EDA, 타이타닉데이터셋, 이벤트기반분석, 데이터분석, 구글애널리틱스4, 커피데이터분석, 인턴지원후기, 프로그래머스, 교란변수, KB국민은행IT, 새싹 데이터분석, 보고서vs탐색, GA4화면구성, GA4, PANDAS, 데이터수집구조, 코딩기초트레이닝, 타이타닉데이터분석, 불리언인덱싱, 코딩테스트, 데이터시각화, 타이타닉, 새싹, 결측치처리, KB다움, 이벤트설계, Python, 파이썬, 데이터전처리,

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