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  3. Python으로 하는 탐색적 데이터 분석
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演習

남은 결측치 처리 전략

5% 규칙을 planes 데이터셋에 적용하니, 11개 열 중 9개에서 결측치를 깔끔하게 제거할 수 있었어요!

이제 "Additional_Info"와 "Price" 열을 어떻게 처리할지 결정해야 합니다. 각각 300개와 368개의 결측치가 있어요.

먼저 "Additional_Info"에 어떤 값이 들어 있는지 확인한 다음, 항공사별 항공권 Price를 시각화해 보겠습니다.

다음 라이브러리는 이미 임포트되어 있어요:

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

指示1 / 3

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  • "Additional_Info"의 값과 각 값의 빈도를 출력하세요.