데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에서 데이터 전처리는 매우 중요합니다. 데이터가 제대로 처리되지 않으면 모델의 정확도 및 신뢰성이 저하될 수 있습니다.

이 블로그에서는 파이썬을 사용하여 데이터를 효과적으로 전처리하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. 아래는 우리가 다룰 내용입니다:

1. 데이터 불러오기
2. 결측값 처리
3. 이상치 제거
4. 범주형 데이터 처리
5. 데이터 스케일링 및 정규화

1. 데이터 불러오기

판다스(Pandas) 라이브러리를 사용하여 데이터를 불러올 수 있습니다. CSV, 엑셀, JSON 등 다양한 형식의 데이터를 손쉽게 불러올 수 있으며, 데이터프레임으로 변환하여 처리할 수 있습니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 불러오기
df = pd.read_csv('데이터파일.csv')

# 데이터프레임 확인
print(df.head())

2. 결측값 처리

결측값은 데이터 전처리 과정에서 주의해야 할 부분입니다. fillna() 함수를 사용하여 결측값을 채우거나, dropna() 함수를 사용하여 결측값을 포함한 행 또는 열을 삭제할 수 있습니다.

# 결측값 채우기
df.fillna(0, inplace=True)

# 결측값을 포함한 행 삭제
df.dropna(inplace=True)

3. 이상치 제거

이상치는 데이터 분석 결과에 부정적인 영향을 줄 수 있으므로 처리해주어야 합니다. z-score나 IQR(Interquartile Range) 등의 통계적인 방법을 사용하여 이상치를 식별하고 제거할 수 있습니다.

# z-score를 사용한 이상치 제거
from scipy import stats
df = df[(np.abs(stats.zscore(df)) < 3).all(axis=1)]

4. 범주형 데이터 처리

데이터셋에 범주형 데이터가 포함되어 있다면, 이를 원-핫 인코딩으로 처리해주어야 합니다. 이를 통해 기계 학습 모델이 범주형 변수를 이해하고 활용할 수 있습니다.

# 원-핫 인코딩
df = pd.get_dummies(df, columns=['범주형열'])

5. 데이터 스케일링 및 정규화

데이터 스케일링과 정규화는 다양한 변수 간의 크기 차이를 제거하고 모델의 성능을 향상시키는 데 중요합니다.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# 표준 스케일링
scaler = StandardScaler()
df[['피처1', '피처2']] = scaler.fit_transform(df[['피처1', '피처2']])

# 최소-최대 스케일링
scaler = MinMaxScaler()
df[['피처3', '피처4']] = scaler.fit_transform(df[['피처3', '피처4']])

이상으로 파이썬을 활용한 데이터 전처리에 대해 알아보았습니다. 데이터 전처리는 분석 및 모델링 과정에서 매우 중요한 단계이며, 신중하게 처리해야 합니다.