내 데이터는 얼마나 희소할까요?
대부분의 데이터셋에는 결측값이 있으며, 종종 NaN(Not a Number)으로 표시됩니다. Pandas를 사용하면 각 열에 결측값이 얼마나 있는지 쉽게 확인할 수 있어요.
설문에 참여한 개발자 중 나이를 입력한 사람(so_survey_df의 Age 열)과 성별을 입력한 사람(so_survey_df의 Gender 열)이 각각 얼마나 되는지 확인해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Machine Learning 특성 공학
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Subset the DataFrame
sub_df = ____
# Print the number of non-missing values
print(sub_df.____)