검열된 데이터 전처리

당신은 큰돌고래(spinner dolphin)의 수명을 연구하는 해양생물학자예요. 개체의 출생일과 사망일에 대한 과거 자료가 있습니다. 표식한 일부 돌고래는 다른 해역으로 이동해 연구실이 추적을 놓쳤고, 일부는 다른 무리에서 이주해 온 개체라 정확한 출생일을 모릅니다. 어떤 돌고래는 아직 살아 있기도 해요!

출생일이 NaN이면 이 개체는 이주 개체입니다.
사망일이 NaN이면 도망갔거나 아직 살아 있는 것입니다.

데이터프레임 이름은 dolphin_df입니다. 각 돌고래의 관측 기간이 검열되었는지 표시하는 새 열 observed를 만들기 위해, 함수 check_observed를 알맞게 완성하고 .apply()로 dolphin_df에 적용하세요.

pandas와 numpy는 각각 pd, np로 불러와져 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python에서의 Survival Analysis

강의 보기

연습 안내

데이터 포인트가 검열되었으면 0, 그렇지 않으면 1을 반환하는 함수 check_observed를 만드세요.
함수 check_observed를 사용해 검열 플래그 열 observed를 생성하세요.
콘솔에 observed 열의 평균값을 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create a function to return 1 if observed 0 otherwise
def check_observed(row):
    if pd.isna(row['birth_date']):
        flag = ____
    elif pd.isna(row['death_date']):
        flag = ____
    else:
        flag = ____
    return ____
  
# Create a censorship flag column
dolphin_df[____] = dolphin_df.apply(____, axis=1)

# Print average of observed
print(np.average(____))

코드 편집 및 실행