<jupyter_start><jupyter_text>데이터 전처리 실습타이타닉 데이터셋으로 데이터 전처리를 실습해 보자.* 결측치 처리하기* 데이터 스케일 조정* 범주형 데이터 처리하기 1, 타이타닉 데이터 셋을 읽어 들인다. ```import pandas as pdtitanic = pd.read_csv('../data/titanic.csv')titanic.head()```<jupyter_code>import pandas as pd

titanic = pd.read_csv('../data/titanic.csv')
titanic.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>2. 'Age' 컬럼의 결측치가 총 몇 건인가?<jupyter_code>titanic['Age'].isnull().sum()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>3. 'Age'컬럼의 결측치를 중위수(median)으로 대체하시오.<jupyter_code>med = titanic['Age'].median()

titanic['Age'] = titanic['Age'].fillna(med)
titanic['Age'].isnull().sum()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>4. 'Fare' 컬럼을 StandardScaler()로 스케일을 조정하시오.<jupyter_code>from sklearn.preprocessing import StandardScaler

titanic['Std_Fare'] = StandardScaler().fit_transform(titanic['Fare'].values.reshape(-1,1))
titanic[['Fare','Std_Fare']].head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>5. 'Embarked' 컬럼을 원-핫 인코딩으로 변환해 보시오. (hint. pd.get_dummies)<jupyter_code>titanic = pd.get_dummies(titanic, columns=['Embarked'])
titanic.head()<jupyter_output><empty_output>
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