공부 기록장 💻

CH7. 데이터 정제 및 준비 pandas 라이브러리는 데이터를 원하는 형태로 가공하는 작업을 유연하고 빠른 고수준의 알고리즘과 처리 기능을 제공 결측치, 중복 데이터, 문자열 처리 그리고 다른 분석 데이터 변환에 대한 도구들을 다루어보자 1. 누락된 데이터 처리하기 (Handling Missing Data) 누락 데이터를 처리하는 일은 데이터 분석 애플리케이션에서 흔히 발생하는 일이며, pandas의 설계 목표 중 하나는 누락 데이터를 가능한 한 쉽게 처리할 수 있도록 하는 것이다. 산술 데이터의 경우 pandas는 누락된 값을 쉽게 찾을 수 있도록 하기 위해 누락된 데이터를 실숫값인 NaN으로 취급한다. 분석을 위해 데이터를 정제하는 과정에서 결측치 자체를 데이터 수집 과정에서의 실수나 결측치로 인한..