데이터 전처리는 데이터 분석의 핵심 단계로, 데이터를 분석하기 쉽고 효율적으로 만드는 과정입니다. Python은 데이터 전처리를 위한 다양한 라이브러리들을 제공하여 데이터 과학자들에게 편리한 환경을 제공합니다.

이 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 데이터 전처리를 설계하는 과정을 알아보겠습니다.

목차

1. 라이브러리 임포트
2. 데이터 불러오기
3. 결측치 처리
4. 이상치 처리
5. 데이터 스케일링
6. 데이터 변환

라이브러리 임포트

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

데이터 불러오기

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

결측치 처리

결측치는 데이터의 누락 또는 비어있는 값으로 처리해야 합니다.

data.dropna(inplace=True)

이상치 처리

이상치는 정상적인 데이터와 다른 패턴을 보일 수 있습니다.

# 이상치 처리 코드

데이터 스케일링

데이터 스케일링은 변수의 범위를 조정하여 모델의 성능을 향상시킵니다.

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

데이터 변환

데이터를 모델에 맞게 변환하여 분석에 활용합니다.

# 데이터 변환 코드

위와 같이, Python을 사용하여 데이터 전처리 과정을 설계할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 데이터 분석 및 기계 학습 모델링에 활용될 수 있는 깔끔하고 효과적인 데이터를 얻을 수 있습니다.

• 참고 문헌:
  • Pandas documentation
  • Scikit-learn documentation