투자 정보 누락된 고객
결측치 처리(누락된 데이터 처리)는 데이터 과학에서 가장 흔한 작업 중 하나예요. 결측에는 다양한 유형이 있고, 이를 해결하는 방법도 여러 가지가 있습니다.
새 고객과 기존 고객의 예치 및 투자 금액이 담긴 banking DataFrame의 최신 버전을 받았어요. 그런데 inv_amount 값이 누락된 행들이 있네요.
경험상 25세 미만 고객 대부분은 아직 투자 계좌가 없다는 사실을 알고 있고, 이것이 결측의 원인일 수 있다고 의심합니다. pandas, missingno, matplotlib.pyplot 패키지는 각각 pd, msno, plt로 불러와졌습니다. banking DataFrame은 이미 작업 환경에 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 데이터 정제하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Print number of missing values in banking
print(____)
# Visualize missingness matrix
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