이 블로그 포스트에서는 판다스를 사용하여 데이터를 검증하고 품질을 확인하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 결측값 처리 결측값은 데이터의 품질을 저하시키는 요소 중 하나입니다. 판다스에서는 isnull() 및 notnull() 메서드를 사용하여 데이터프레임에서 결측값을 확인하고 처리할 수 있습니다. 또한 dropna() 메서드로 결측값이 포함된 행이나 열을 제거하거나, fillna() 메서드로 결측값을 다른 값으로 채울 수 있습니다.

# 결측값 확인
df.isnull().sum()

# 결측값 제거
df.dropna()

# 결측값 채우기
df.fillna(value)

1. 중복값 처리 중복된 데이터는 분석 결과를 왜곡시킬 수 있으므로 중복값을 처리해야 합니다. 판다스에서는 duplicated() 메서드로 중복된 행을 확인하고, drop_duplicates() 메서드로 중복된 행을 제거할 수 있습니다.

# 중복값 확인
df.duplicated()

# 중복값 제거
df.drop_duplicates()

1. 이상치 처리 이상치는 품질을 저하시키는 요인으로, 이상치를 확인하고 처리하는 것이 중요합니다. 판다스에서는 이상치를 확인하고 처리하는 다양한 방법을 제공합니다.

2. 데이터 유형 확인 데이터의 유형을 확인하여 올바른 형식으로 저장되었는지 확인해야 합니다. 판다스에서는 dtypes 속성을 사용하여 각 열의 데이터 유형을 확인할 수 있습니다.

# 데이터 유형 확인
df.dtypes

이와 같이 판다스는 데이터의 검증과 품질 확인을 위한 다양한 기능을 제공하여, 데이터를 신뢰성 있게 분석할 수 있도록 도와줍니다.