데이터는 현대 공학 및 과학 분야에서 매우 중요한 자산입니다. 데이터 처리와 전처리는 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 의사 결정을 내리는 과정에서 필수적인 단계입니다. 이 블로그 포스트에서는 Python을 사용한 데이터 처리와 전처리에 대해 알아보겠습니다.

데이터 불러오기

첫 번째 단계는 데이터를 불러오는 것입니다. Python은 다양한 데이터 파일 형식을 지원하며, pandas 라이브러리를 사용하면 간편하게 데이터를 불러올 수 있습니다. 예를 들어, CSV 파일을 불러오는 코드는 다음과 같습니다.

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

데이터 정제

불러온 데이터에는 일반적으로 결측치나 이상치가 포함되어 있을 수 있습니다. 이러한 데이터를 정제하여 분석에 적합한 형태로 가공해야 합니다. 다음은 결측치를 처리하는 코드의 예입니다.

data = data.dropna()  # 결측치가 있는 행을 제거합니다.

# 또는 결측치를 다른 값으로 대체하는 방법도 있습니다.
data = data.fillna(0)  # 결측치를 0으로 대체합니다.

이상치를 처리하는 방법은 데이터에 따라 다를 수 있습니다. 일반적으로는 이상치를 제거하거나 대체하는 방식을 사용합니다.

데이터 변환

분석에 적합한 형태로 데이터를 변환해야 합니다. 예를 들어, 날짜 데이터가 포함된 열의 값들을 연도, 월, 일로 분리하여 새로운 열로 추가할 수 있습니다.

data['Year'] = data['Date'].dt.year
data['Month'] = data['Date'].dt.month
data['Day'] = data['Date'].dt.day

또한, 텍스트 데이터는 숫자로 변환하여 분석에 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 성별을 나타내는 ‘Male’과 ‘Female’을 각각 0과 1로 변환할 수 있습니다.

data['Gender'] = data['Gender'].map({'Male': 0, 'Female': 1})

데이터 스케일링 및 정규화

데이터 스케일링과 정규화는 다양한 변수들의 값 범위를 조정하여 분석을 용이하게 만듭니다. 예를 들어, 데이터의 각 열의 값 범위를 0과 1 사이로 조정하려면 다음과 같이 Min-Max 스케일링을 적용할 수 있습니다.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

데이터 샘플링

데이터셋이 크거나 불균형한 경우, 샘플링을 통해 데이터를 조절할 수 있습니다. 예를 들어, 과학 분야에서는 균형 잡힌 학습 데이터셋을 만들기 위해 언더샘플링 또는 오버샘플링 기법을 사용할 수 있습니다.

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

sampler = RandomUnderSampler()
sampled_data, sampled_labels = sampler.fit_resample(data, labels)

결론

Python은 공학 및 과학 데이터 처리와 전처리에 매우 강력한 도구입니다. 파이썬의 다양한 라이브러리를 활용하면 데이터를 효율적으로 처리하고 분석에 활용할 수 있습니다. 데이터의 불러오기, 정제, 변환, 스케일링, 샘플링 등의 작업을 Python을 사용하여 수행할 수 있으며, 이를 통해 가치 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.