결측치(Missing Values)와 이상치(Outlier Values) 탐지 및 처리결측치: 데이터에 값이 없는 경우이상치: 데이터의 일반적인 패턴에서 벗어난 값, 문제의 정의에 따라 값을 새롭게 정의할 수 있습니다. ※ 적절한 처리 방법은 데이터의 특성과 도메인 지식, 분석 목적에 따라 달라지므로 경우에 맞게 적절한 처리방법을 선택해야 합니다.일관된 결측치 처리와 목적을 고려하지 않은 이상치 판단은 잘못된 데이터 분석을 만들며 성능을 낮출 수 있습니다.NaN은 수치적인 데이터 측면으로, 정의되지 않은 값이고 None은 값이 없는 /할당되지 않은 값파이썬에서는 None도 결측치로 처리하기 때문에 상관 없지만 둘은 개념적으로는 다르다 결측치 탐지isna(), isnull(): 결측치 탐지import pa..
