데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에서 탐색적 데이터 분석(EDA)는 매우 중요한 단계입니다. EDA를 통해 데이터셋을 탐색하고 이해함으로써 데이터의 패턴을 발견하고 가설을 세울 수 있습니다. 파이썬은 데이터 분석 작업을 위한 강력한 도구들을 제공하므로, EDA를 수행하기에 이상적인 언어입니다. 이번 포스트에서는 주요 라이브러리를 사용하여 파이썬을 활용한 EDA 방법에 대해 알아보겠습니다.
라이브러리 가져오기
파이썬에서 EDA를 수행하는 데에는 주로 pandas, numpy, seaborn, matplotlib 등의 라이브러리를 사용합니다. 이들 라이브러리를 임포트하여 데이터를 탐색하는 데 사용하겠습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
데이터셋 불러오기
가장 먼저 할 일은 분석할 데이터셋을 불러오는 것입니다. 다음 예시는 pandas를 사용하여 CSV 파일을 불러오는 방법을 보여줍니다.
# 데이터셋 불러오기
df = pd.read_csv('data.csv')
# 데이터 일부 확인
print(df.head())
데이터 요약 및 기술통계
데이터를 불러오고 나면, 다양한 통계 및 시각화 도구를 사용하여 데이터를 살펴볼 수 있습니다.
# 데이터프레임 정보 요약
print(df.info())
# 기술통계 확인
print(df.describe())
데이터 시각화
시각화는 데이터를 이해하고 패턴을 발견하는 데 매우 유용합니다. 다음은 seaborn 및 matplotlib을 사용하여 데이터를 시각화하는 예제입니다.
# 히스토그램으로 연령 분포 확인
sns.histplot(data=df, x='age', kde=True)
plt.show()
# 상자 그림으로 수치형 변수 분포 확인
sns.boxplot(data=df[['age', 'income']])
plt.show()
# 범주형 변수의 분포 확인
sns.countplot(data=df, x='gender')
plt.show()
상관 관계 분석
다양한 변수 간의 관계를 이해하기 위해 상관 관계를 분석하는 것이 중요합니다.
# 상관 행렬 시각화
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()
결론
이상적인 EDA는 데이터셋을 완벽하게 이해하고 탐색하는 것을 목표로 합니다. 파이썬의 다양한 라이브러리를 사용하여 EDA를 수행하여 데이터의 패턴과 특성에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다.
위에서 소개한 내용은 파이썬을 사용한 기본적인 EDA 방법에 대한 것이며, 실제 프로젝트에서는 데이터의 특성에 따라 다양한 탐색과 분석을 수행해야 합니다.