[python] 파이썬 pandas에서 데이터를 머신러닝 모델에 입력하기 위해 전처리하는 방법은 무엇인가요?
머신러닝 모델에 데이터를 입력하기 전에 Pandas를 사용하여 데이터를 전처리해야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 단계를 수행할 수 있습니다.
목차
데이터 불러오기
import pandas as pd
# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('데이터_파일.csv')
데이터 정제
# 결측치 처리
data.dropna(inplace=True)
# 이상치 처리
# 이상치를 검출하고 처리하는 방법을 구현
데이터 스케일링
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data['feature_scaled'] = scaler.fit_transform(data[['feature']])
데이터 변환
# 범주형 데이터를 이진 변수로 변환
data = pd.get_dummies(data, columns=['categorical_feature'])
데이터 분할
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
위에서 언급된 단계들은 데이터를 머신러닝 모델에 입력하기 전에 Pandas를 사용하여 수행해야 하는 일반적인 전처리 과정입니다. 만약 이상치 처리나 다른 전처리 단계가 필요하다면 해당 내용을 구현하여 추가하시면 됩니다.
이와 관련된 보다 자세한 사항은 Pandas 문서를 참조하실 수 있습니다.