[과제] 부동산 데이터셋 - 개인 프로젝트 과제 회고 📄

😵‍💫 추석연휴 기간 개인 과제2018 ~ 2024년도 부동산 데이터셋을 가지고 개인프로젝트(?) 과제를 진행했다.아직은 미숙한지라 2~3일 정도 걸리긴 했지만, 헷깔린 부분 제외 16번까지 풀어보았다. 🤪 문제점 발견목요일 14시 팀원들과 젭에 모여 공유하는 시간을 가졌다.(3명 모임)우선 다들 과제를 진행 중이라고 하셨고, 나는 모두 풀어는 보았으니 내가 진행한 내용들을 공유했다.그렇게 화면공유를 하면서 설명하며 공유하다보니까 혼자 생각할 때는 몰랐던 것들 그리고 이상했던 것의 원인을 발견하게 되었다. > 중복값 처리 일단 나는 분석 전처리 과정에서 분석에서 중요하지 않거나 필요하지 않은 컬럼(열)들은 과감히 삭제하는 판단을 내렸다.전체 컬럼들 중에서print(df.columns.to_list(..

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• · 2025. 10. 9.
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[데이터 전처리] 결측치 처리 (Missing Data)

결측치 처리결측치(Missing Data) : 데이터셋에서 값이 채우져 있지 않은 항목으로, 보통 빈 값, NULL. NaN(Not a Number) 등의 형태로 표현결측치는 분석을 방해하고 잘못된 결과를 유발할 수 있으므로, 본격적인 분석 전에 반드시 처리해야 합니다. 처리 방법은 상황에 따라 삭제(drop)하거나 대체(impute) 하는 것이 일반적입니다. 결측치 확인isnull()/notnull(): 판다스 Series나 DataFrame의 각 원소가 결측치인지 아닌지를 True/False로 나타내는 동일한 모양의 객체를 반환합니다. df.isnull()은 결측이면 True, 값이 있으면 False를 줍니다. 반대로 df.notnull()은 값이 있으면 True입니다.결측치 개수 파악: df.is..

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• · 2025. 8. 28.
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