결측치 다루기

1 개요

수집한 데이터 안에 결측치가 있는 경우가 있다. 이런 경우 어떻게 다룰 것인가?

1. 버리기.

   결측치가 있는 행을 버리거나 열을 버리는 것.

2. 채우기.

   결측치를 특정 값으로 채운다. 정확한 데이터는 아니지만, 열을 통째로 버리는 경우보단 유용.

3. 새로운 행 만들기.

   위 두 과정의 절충. 특정 값으로 채우되, 결측값을 새로 채웠다는 정보를 알려주는 행을 새로 만든다.

2 결측치 다루기 예시

Kaggle의 'Missing Values'에서 제공한 코드를 약간 변형.

전략	예시
버리기	# 결측치가 하나라도 있는 열을 찾는다. cols_with_missing = [col for col in X_train.columns if X_train[col].isnull().any()] # 해당 행 버리기. reduced_X_train = X_train.drop(cols_with_missing, axis=1) reduced_X_valid = X_valid.drop(cols_with_missing, axis=1)
채우기	from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer() imputed_train_X = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(train_X)) # 학습용 자료에 결측치 채워넣기. test_train_X = pd.DataFrame(imputer.transform(test_X)) # 테스트용 데이터에 결측치 채워넣기.(위에서 사용하는 메서드와 다르다. 무슨 차이일까..) [어떤 값으로 채우는 걸까?] SimpleImputer(strategy='median')
채우고, 표시하기	X_train_plus = X_train.copy() X_valid_plus = X_valid.copy() # 해당 값이 원랜 비어있었다는 것을 표시하기 위한 열 만들기. for col in cols_with_missing: X_train_plus[col + '_was_missing'] = X_train_plus[col].isnull() X_valid_plus[col + '_was_missing'] = X_valid_plus[col].isnull() # 채우기 my_imputer = SimpleImputer() imputed_X_train_plus = pd.DataFrame(my_imputer.fit_transform(X_train_plus)) imputed_X_valid_plus = pd.DataFrame(my_imputer.transform(X_valid_plus)) # imputer가 열 이름을 다 지워버리기 때문에 열을 다시 복사한다. imputed_X_train_plus.columns = X_train_plus.columns imputed_X_valid_plus.columns = X_valid_plus.columns print("MAE from Approach 3 (An Extension to Imputation):") print(score_dataset(imputed_X_train_plus, imputed_X_valid_plus, y_train, y_valid)) 복잡한 작업을 했기 때문에 단순 채우기보다 성능이 좋아질 것 같지만.. 오히려 나빠지는 경우도 있다.