이상치 탐지

가장 먼저 데이터를 분석하여 이상치를 탐지해야 합니다. pandas의 describe() 메서드나 box plot, scatter plot 등을 사용하여 데이터의 분포를 시각화하고 이상치를 식별할 수 있습니다.

이상치를 식별한 후에는 이를 처리하기 위한 다양한 방법이 있습니다.

이상치 처리 방법

1. 이상치 제거: 가장 간단한 방법은 이상치를 데이터셋에서 완전히 제거하는 것입니다. 일반적으로 이상치로 간주되는 값은 데이터의 전체적인 경향을 반영하지 않을 수 있기 때문에 이 방법이 선택됩니다.

    cleaned_data = original_data[(original_data >= lower_bound) & (original_data <= upper_bound)]
   

2. 이상치 대체: 이상치를 대체하는 방법으로는 평균, 중앙값, 최빈값 등의 대푯값을 사용하여 이상치를 대체할 수 있습니다.

    cleaned_data = original_data.mask((original_data < lower_bound) | (original_data > upper_bound), replacement_value)
   

3. 이상치 변환: 이상치를 변환하여 데이터 분포를 보다 정규분포에 가깝게 만들 수 있습니다.

    cleaned_data = original_data.clip(lower=lower_bound, upper=upper_bound)
   

4. 이상치 무시: 분석의 목적에 따라 이상치를 그대로 두는 것이 올바른 선택일 수도 있습니다.

이상치 처리는 주어진 데이터와 분석 목적에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다. pandas와 함께 제공되는 다양한 기능을 통해 이상치 처리를 유연하게 할 수 있습니다.