결측치(missing values)는 실제 데이터에서 매우 흔히 발생하는 문제입니다. 결측치가 있는 데이터를 처리하는 것은 머신 러닝 모델을 만들거나 데이터 분석을 수행하는 과정에서 매우 중요한 부분입니다. fastai 라이브러리는 결측치 처리를 간단하고 효과적으로 수행할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.

1. 결측치 확인하기

결측치 처리를 시작하기 전에 먼저 데이터에 있는 결측치를 확인해야 합니다. fastai는 isnull() 함수를 사용하여 데이터에서 결측치의 여부를 확인할 수 있습니다. 아래 예제 코드를 통해 데이터에 있는 결측치의 수를 확인해 보겠습니다.

from fastai.tabular.all import *

# 데이터 로드
df = pd.read_csv("data.csv")

# 결측치 확인
missing_values = df.isnull().sum()
print(missing_values)

결과는 각 열에 있는 결측치의 수를 나타냅니다. 결측치가 있는 열은 해당 열에 대한 정보가 부족하거나 완전히 없는 경우를 의미합니다.

2. 결측치 처리 방법

결측치 처리에는 다양한 방법이 있습니다. fastai는 다음과 같은 방법을 제공합니다.

2.1. 삭제하기

결측치가 있는 행이나 열을 삭제하는 방법은 가장 간단하지만, 데이터의 손실이 발생할 수 있습니다. dropna() 함수를 사용하여 결측치가 있는 행이나 열을 제거할 수 있습니다. 아래 예제 코드를 참고하세요.

# 결측치가 있는 열 삭제
df = df.dropna(axis=1)

# 결측치가 있는 행 삭제
df = df.dropna(axis=0)

2.2. 대체하기

결측치를 다른 값으로 대체하는 방법은 데이터의 손실을 최소화하면서 결측치를 처리하는데 유용합니다. fastai는 fill_missing() 함수를 사용하여 결측치를 다른 값으로 대체할 수 있습니다. 아래 예제 코드를 참고하세요.

# 결측치를 0으로 대체
df = fill_missing(df, 0)

# 결측치를 평균값으로 대체
df = fill_missing(df, df.mean())

# 결측치를 중앙값으로 대체
df = fill_missing(df, df.median())

fill_missing() 함수는 결측치가 있는 열에 대해서만 작동합니다.

3. 결론

fastai는 결측치 처리를 간편하게 수행할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. isnull() 함수로 데이터의 결측치 여부를 확인하고, dropna() 함수로 결측치가 있는 행이나 열을 삭제하거나, fill_missing() 함수로 결측치를 다른 값으로 대체할 수 있습니다. 이러한 기능을 활용하여 데이터 전처리 과정에서 결측치 처리를 효과적으로 수행하세요.