데이터 정제

- 결측치 확인
- 결측치 제거, 결측치 대체
- 이상치 탐지 및 처리
- 중복 데이터 탐지 및 제거

 

from sklearn.impute import SimpleImputer

params = {"strategy" : ["mean", "median", "most_frequent", "constant"],
	"fill_value" : ,	#strategy == constant 인 경우에만 사용 (대체할 값)
        "missing_value" : np.nan(default),	# 결측치를 식별하는데 사용할 값
        "add_indicator" : [True or False],	# True일 때 대체된 결측치의 위치를 나타내는 지표열 생성
        "copy" : [True or False],		# inplace와 같음 (default = True) 
        "verbose" : [0 or 1]		# 0 : 출력메시지 X, 1 : 출력메시지 O}

imputer = SimpleImputer(**params)	# Imputer 객체 생성
df = imputer.fit_trainsform(df)		# 생성한 객체의 적용