<jupyter_start><jupyter_text>변수(column) 사이의 상관계수(correlation) - corr 함수를 통해 상관계수 연산 (-1,1 사이의 결과)     - 연속성(숫자형) 데이터에 대해서만 연산     - 인과관계를 의미하진 않음<jupyter_code>train_data.corr()
plt.matshow(train_data.corr())<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>NaN값 확인 - info 함수를 통하여 개수 확인 - isna 함수를 통해 boolean 타입으로 확인<jupyter_code>train_data.info()
train_data.isna()
train_data['Age'].isna()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>NaN 처리방법 - 데이터에서 삭제     - dropna 함수 - 다름 값으로 치환     - fillna 함수     ----- - NaN 데이터 삭제하기<jupyter_code>train_data.dropna().head()
train_data.dropna(subset=['Age', 'Cabin'])
train_data.dropna(axis=1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- NaN 값 대체하기     - 평균으로 대체하기     - 생존자 / 사망자 별 평균으로 대체하기<jupyter_code>train_data['Age'].fillna(train_data['Age'].mean())
# 생존자 나이 평균

mean1 = train_data[train_data['Survived'] == 1]['Age'].mean()

mean0 = train_data[train_data['Survived'] == 0]['Age'].mean()
print(mean1, mean0)
train_data[train_data['Survived'] == 1]['Age'].fillna(mean1)
train_data[train_data['Survived'] == 0]['Age'].fillna(mean0)
train_data.loc[train_data['Survived'] == 1,
               'Age'] = train_data[train_data['Survived'] == 1]['Age'].fillna(mean1)
train_data.loc[train_data['Survived'] == 0,
               'Age'] = train_data[train_data['Survived'] == 0]['Age'].fillna(mean0)
train_data.head()<jupyter_output><empty_output>
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