NumPy(넘파이)는 파이썬에서 고성능 다차원 배열 계산을 위한 라이브러리로, 데이터 전처리에서 매우 유용하게 활용됩니다.

1. 데이터 로딩

NumPy를 활용하여 데이터를 로딩하는 과정은 매우 간단합니다. 예를 들어, CSV 파일을 불러오고 싶다면 아래와 같이 코드를 작성할 수 있습니다.

import numpy as np

data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')

2. 결측치 처리

결측치는 데이터 전처리 과정에서 주로 다루어지는 문제입니다. NumPy를 사용하면 결측치를 쉽게 처리할 수 있습니다. 다음은 결측치를 0으로 채우는 예시입니다.

data[np.isnan(data)] = 0

3. 데이터 정규화

정규화는 데이터의 스케일을 조정하여 학습을 보다 원활하게 만드는 과정입니다. NumPy를 사용하여 간단히 정규화할 수 있습니다.

normalized_data = (data - np.mean(data)) / np.std(data)

NumPy를 통해 데이터를 로딩하고, 결측치를 처리하며, 데이터를 정규화하는 등의 다양한 데이터 전처리 과정을 간단하게 처리할 수 있습니다. NumPy의 강력한 다차원 배열 연산 기능을 활용하여 효율적으로 데이터 전처리를 수행할 수 있습니다.

더 많은 NumPy 활용 방법은 NumPy 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.