데이터 변환이란, 한 형식의 데이터를 다른 형식으로 바꾸는 작업을 말합니다. 데이터 변환은 데이터 분석, 시각화, 모델링 등과 같은 다양한 데이터 작업에 필수적입니다.

1. CSV 파일에서 데이터 읽기

CSV(comma-separated values) 파일은 데이터를 쉼표(,)로 구분한 파일 형식입니다. Python의 pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일을 읽고 데이터를 변환할 수 있습니다.

예시 코드:

import pandas as pd

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

2. 데이터 형식 변환

일반적으로 데이터를 다룰 때, 날짜, 시간, 숫자 등의 형식을 다루게 됩니다. 이때, 데이터를 다른 형식으로 바꿔주는 것이 필요할 수 있습니다.

예시 코드:

data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

3. 데이터 정제

가끔씩 데이터에는 불필요한 값들이 섞여 있을 수 있습니다. 이럴 때는 데이터를 정제하여 필요한 부분만 남기는 작업을 해야 합니다.

예시 코드:

data = data.dropna()  # 누락된 값이 있는 행 제거

위의 예시 코드들은 CSV 파일을 읽고, 데이터 형식을 변환하며, 불필요한 값들을 제거하는 과정을 나타냅니다.

데이터 변환은 데이터 작업에서 매우 중요한 과정이며, 정확한 데이터 변환 작업은 결과적으로 정확한 분석 및 모델링을 가능하게 합니다.

더 많은 정보는 pandas 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.