01 누락 처리를 자료마다 따로 작성하면 무엇이 달라질까요?
설명
같은 의미의 값에 서로 다른 규칙이 적용될 수 있어 공통 함수로 기준을 고정합니다.
Python 복습
같은 자료 정리를 여러 분석에 재사용할 수 있도록, 누락 처리와 배열 변환을 작은 함수로 묶습니다.
실습 전에
02 표본 수가 달라져도 같은 함수가 동작할까요?
설명
고정된 길이에 의존하는 연산이 없는지, 빈 입력·누락 입력의 처리 규칙이 유지되는지 확인합니다.
실습
실습용 노트북 미리보기실습용 노트북 다운로드1. 결측을 포함한 측정 자료
시작 조건
3특징 자료 rows=[[1,2,3],[2,None,4],[3,4,5],[4,5,6]]입니다. None이 있는 행은 별도 목록으로 둡니다.
진행 방법
- 원본 행 수·완전한 행 수·결측 행의 위치를 기록하세요.
- 완전한 행만 NumPy 배열로 바꾸고 열별 평균·최댓값을 구하세요.
- 처리를 prepare(rows) 함수로 묶으세요.
남길 결과
- 원본 선택 표와 특징별 통계 표.
기록 항목과 확인할 점
- 원본 행
- 완전 여부
- 선택 결과
- 이유
확인할 점
- 입력 원본과 처리 결과를 별도 변수로 보관했는가?
- 행 수가 바뀐 뒤 shape를 확인했는가?
2. 같은 계산을 다른 입력에 적용
시작 조건
rows2=[[10,20,30],[20,30,40], [None,40,50]]과 빈 List를 사용합니다.
진행 방법
- 같은 prepare 함수로 두 입력을 처리하세요.
- 빈 입력의 반환 규칙을 명시하고 assert를 작성하세요.
- 행별 반복문 결과와 NumPy 집계를 대조하세요.
남길 결과
- 입력 3종 비교 표와 assert 2개.
기록 항목과 확인할 점
- 입력
- 원본 수
- 유효 수
- 열 평균
- 경계 처리
확인할 점
- 비어 있는 배열의 평균을 정상값으로 기록하지 않았는가?
- 입력마다 함수를 다시 고치지 않았는가?
3. 결과를 그래프로 요약
시작 조건
완전한 행의 첫 특징을 x, 세 번째 특징을 y로 사용합니다.
진행 방법
- 원본 자료와 rows2를 다른 기호로 표시하세요.
- 각 점이 어떤 원본 행에서 왔는지 추적할 수 있도록 번호를 적으세요.
- 데이터 선택이 그래프에 미친 영향을 간단히 정리하세요.
남길 결과
- 산점도와 선택 추적 표.
기록 항목과 확인할 점
- 자료
- 선택된 원본 행
- x 범위
- y 범위
확인할 점
- 결측을 제거한 뒤 원본 행 번호를 잃지 않았는가?
- 축의 특징 의미를 적었는가?