데이터 탐색과 전처리는 데이터 분석 프로젝트에서 매우 중요한 단계입니다. 이 과정을 효과적으로 수행하고 데이터를 정제하면, 분석 결과의 신뢰도를 향상시키고 더 나은 결론을 도출할 수 있습니다.

이 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 데이터 탐색과 전처리를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 탐색

데이터 탐색은 주어진 데이터를 이해하고 특성들을 파악하는 단계입니다. 이를 위해 데이터셋을 탐색하고 시각화하여 패턴과 관계를 확인할 수 있습니다. Python에서는 pandas와 matplotlib 등 다양한 라이브러리를 활용하여 데이터 탐색을 수행할 수 있습니다.

데이터 로드

Python에서 데이터를 탐색하기 위해 먼저 데이터를 로드해야 합니다. 데이터를 로드하기 위해 pandas의 read_csv() 함수를 사용할 수 있습니다. 아래는 CSV 파일을 로드하는 예제 코드입니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

데이터 확인

로드한 데이터를 확인하기 위해 head()나 tail() 함수를 사용하여 데이터의 일부를 출력할 수 있습니다. 아래 예제 코드는 데이터의 처음 5개 행을 출력하는 예제입니다.

# 데이터의 처음 5개 행 출력
print(data.head())

데이터 시각화

로드된 데이터의 패턴과 관계를 파악하기 위해 시각화는 매우 유용한 도구입니다. matplotlib 라이브러리를 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다.

다음은 데이터의 특정 column을 선 그래프로 시각화하는 예제 코드입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 시각화
plt.plot(data['날짜'], data['가격'])
plt.xlabel('날짜')
plt.ylabel('가격')
plt.title('가격 추이')
plt.show()

데이터 전처리

데이터 전처리는 분석하기 전에 데이터를 정제하고 준비하는 과정입니다. 일반적으로 결측치 처리, 이상치 제거, 정규화 등의 단계를 포함합니다. Python에서는 다양한 라이브러리를 활용하여 데이터 전처리를 수행할 수 있습니다.

결측치 처리

결측치는 데이터셋에 누락된 값이 있는 경우 발생합니다. 이를 처리하기 위해 pandas에서는 fillna() 함수를 사용하여 결측치를 특정 값으로 채울 수 있습니다. 아래는 결측치를 0으로 채우는 예제 코드입니다.

# 결측치 변경
data_fillna = data.fillna(0)

이상치 제거

이상치는 데이터셋에서 다른 값들과 동떨어진 값을 의미합니다. 데이터셋에서 이상치를 제거하기 위해 pandas에서는 IQR(Interquartile Range) 기반의 방법을 사용할 수 있습니다. 이를 위해 아래 예제 코드를 활용하세요.

# 이상치 제거
Q1 = data['값'].quantile(0.25)
Q3 = data['값'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
data_outliers_removed = data[(data['값'] >= Q1 - 1.5*IQR) & (data['값'] <= Q3 + 1.5*IQR)]

정규화

다양한 단위와 범위를 갖는 데이터를 분석하기 전에 정규화해야 합니다. 정규화는 데이터를 일정 범위로 스케일링하여 동일한 기준으로 측정할 수 있도록 만들어주는 과정입니다. Python에서는 Scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 MinMaxScaler를 사용하여 정규화를 수행할 수 있습니다.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 정규화
scaler = MinMaxScaler()
data_normalized = scaler.fit_transform(data)

결론

Python을 사용하여 데이터 탐색과 전처리를 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터를 탐색하고 시각화하여 패턴과 관계를 확인하고, 결측치 처리, 이상치 제거, 정규화 등의 전처리 과정을 수행하여 데이터를 준비할 수 있습니다. 이러한 데이터 탐색과 전처리의 과정은 믿을 수 있는 분석 결과를 얻기 위해 필수적인 작업입니다.