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강사님께서 설명해주신 한가지 방법으로 풀이하기 영상을 보고 train = pd.read_csv("data/customer_train.csv")

test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")

# EDA

# print(train.shape, test.shape) #2482

# print(train.head())

# print(test.head())

# print(train.info())

# print(train.isnull().sum())

# print(test.isnull().sum())

train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0)

test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0)

print(train.isnull().sum())

print(test.isnull().sum())

# 데이터 전처리

target = train.pop('성별')

print(train.shape, test.shape)

train = pd.get_dummies(train)

test = pd.get_dummies(test)

print(train.shape, test.shape)

# 검증데이터 분류

# 머신러닝

# 예측

# 제출

과 같은 방식으로 코드를 작성하고 있습니다. 위 방식으로 할 때 pd.get_dummies 이후의 결과가
(3500, 10) (2482, 10)

(3500, 74) (2482, 73)

위와 같이 나옵니다. 74와 73의 값이 동일하지 않은데, 이 상태로 머신러닝 진행해도 되는 건가요? 혹은 잘못된 코드 작성인가요?