안녕하세요. 실전 데이터 사이언스 Part2. 데이터 전처리 학습을 잘듣고 있는 학생입니다. 강의를 너무 잘듣고 있고, "결측치 처리" 관련해서 질문이 있어서 글을 남기게 되었습니다.  특정 컬럼의 결측값 비율이 50%를 넘고 있습니다. 하지만 이 컬럼과 label값과의 상관관계를 보면 0.45 정도 되기 때문에 중요한 컬럼이란 생각을 하고 있습니다. 이런 경우, 그래도 결측값이 너무 많기 때문에 제거하는게 좋은지 아니면, 평균값 등 다른값으로 대체하는게 좋을지 조언을 구할 수 있을까요? 감사합니다.

NA가 약 10%인 열에서만 NA 를 제거하는 것은 어떻게 하나요?   데이터프레임의 열이 100개인데, 그 중 NA가 10% 안되는 열이 60개 정도 되는데, 두 단계로 if 문을 써봐도 계속 에러나서 여쭤봅니다..

안녕하세요 강사님 train, test 세트를 병합 후, 결측치  또는 이상치 처리 때 문의 드릴게 있습니다.코딩 프로세스를 보면,train,test 병합 후, TARGET isnull 인경우 app_test 로 설정하하는데만약 이 과정 전, 결측치 처리 하는데서 결측치를 처리하기 위해, dropna를 쓰게 된다면,최종적으로 test 세트 row를 제거 할 수도 있습니다(test 세트에 null이 포함 된 경우) 이는 즉, 정말 예측해야 하는 test 세트의 개수와 맞지 않는다는 뜻입니다.또는, train, test 병합 전, train 데이터에만 outlier 를 제거한 후에 test와 병합 한다면, test에는 outlier가 제거되지 않은 데이터들이 있을 수 있기 때문에,문제가 있을 것 같습니다. 강의에서는 fillna(-999) 를 하기 때문에 문제가 없다지만, 실제로 결측치나 아웃라이어는 어떻게 처리해야 하나요?