결측치
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Yauhen Babakhin
Kaggle Grandmaster
결측치
| ID | 범주형 특성 | 수치형 특성 | 이진 타깃 |
|---|---|---|---|
| 1 | A | 5.1 | 1 |
| 2 | B | 7.2 | 0 |
| 3 | C | 3.4 | 0 |
| 4 | A | NaN | 1 |
| 5 | NaN | 2.6 | 0 |
| 6 | A | 5.3 | 0 |
결측치 대치
수치형 데이터
- 평균/중앙값 대치
| ID | 범주형 특성 | 수치형 특성 | 이진 타깃 |
|---|---|---|---|
| 1 | A | 5.1 | 1 |
| 2 | B | 7.2 | 0 |
| 3 | C | 3.4 | 0 |
| 4 | A | NaN | 1 |
| 5 | NaN | 2.6 | 0 |
| 6 | A | 5.3 | 0 |
결측치 대치
수치형 데이터
- 평균/중앙값 대치
- 고정값 대치
| ID | 범주형 특성 | 수치형 특성 | 이진 타깃 |
|---|---|---|---|
| 1 | A | 5.1 | 1 |
| 2 | B | 7.2 | 0 |
| 3 | C | 3.4 | 0 |
| 4 | A | 4.72 | 1 |
| 5 | NaN | 2.6 | 0 |
| 6 | A | 5.3 | 0 |
결측치 대치
수치형 데이터
- 평균/중앙값 대치
- 고정값 대치
| ID | 범주형 특성 | 수치형 특성 | 이진 타깃 |
|---|---|---|---|
| 1 | A | 5.1 | 1 |
| 2 | B | 7.2 | 0 |
| 3 | C | 3.4 | 0 |
| 4 | A | -999 | 1 |
| 5 | NaN | 2.6 | 0 |
| 6 | A | 5.3 | 0 |
결측치 대치
수치형 데이터
- 평균/중앙값 대치
- 고정값 대치
범주형 데이터
- 최빈값 대치
| ID | 범주형 특성 | 수치형 특성 | 이진 타깃 |
|---|---|---|---|
| 1 | A | 5.1 | 1 |
| 2 | B | 7.2 | 0 |
| 3 | C | 3.4 | 0 |
| 4 | A | -999 | 1 |
| 5 | NaN | 2.6 | 0 |
| 6 | A | 5.3 | 0 |
결측치 대치
수치형 데이터
- 평균/중앙값 대치
- 고정값 대치
범주형 데이터
- 최빈값 대치
- 새 범주로 대치
| ID | 범주형 특성 | 수치형 특성 | 이진 타깃 |
|---|---|---|---|
| 1 | A | 5.1 | 1 |
| 2 | B | 7.2 | 0 |
| 3 | C | 3.4 | 0 |
| 4 | A | -999 | 1 |
| 5 | A | 2.6 | 0 |
| 6 | A | 5.3 | 0 |
결측치 대치
수치형 데이터
- 평균/중앙값 대치
- 고정값 대치
범주형 데이터
- 최빈값 대치
- 새 범주로 대치
| ID | 범주형 특성 | 수치형 특성 | 이진 타깃 |
|---|---|---|---|
| 1 | A | 5.1 | 1 |
| 2 | B | 7.2 | 0 |
| 3 | C | 3.4 | 0 |
| 4 | A | -999 | 1 |
| 5 | MISS | 2.6 | 0 |
| 6 | A | 5.3 | 0 |
결측치 찾기
df.isnull().head(1)
ID cat num target
0 False False False False
df.isnull().sum()
ID 0
cat 1
num 1
target 0
수치형 결측치
# Import SimpleImputer from sklearn.impute import SimpleImputer# Different types of imputers mean_imputer = SimpleImputer(strategy='mean') constant_imputer = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=-999)# Imputation df[['num']] = mean_imputer.fit_transform(df[['num']])
범주형 결측치
# Import SimpleImputer from sklearn.impute import SimpleImputer # Different types of imputers frequent_imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent') constant_imputer = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='MISS')# Imputation df[['cat']] = constant_imputer.fit_transform(df[['cat']])
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