[python] 파이썬을 이용한 데이터 전처리 기술
데이터 전처리는 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에서 매우 중요한 단계입니다. 이 단계에서 데이터를 분석 가능한 형태로 만들어 야하며, 이를 위해 파이썬 언어는 강력한 라이브러리와 기능을 제공합니다. 이 포스트에서는 파이썬을 사용하여 데이터 전처리를 하는 몇 가지 기술에 대해 알아보겠습니다.
목차
데이터 정제
데이터 정제는 전처리의 중요한 부분으로, 이 과정에서 데이터를 정형화하고 일관성 있게 만듦으로써 분석에 용이한 데이터를 얻을 수 있습니다.
import pandas as pd
# 중복된 데이터 제거
df = df.drop_duplicates()
# 데이터 형식 통일화
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
결측값 처리
결측값 처리는 데이터에서 누락된 값 또는 비어있는 값들을 처리하는 과정을 말합니다.
# 결측값 제거
df = df.dropna()
# 결측값 대체
df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)
이상치 탐지
이상치 탐지는 정상적인 데이터 패턴으로부터 벗어난 관측치를 찾아내는 과정을 말합니다.
# Z-score 기반 이상치 탐지
from scipy import stats
import numpy as np
z = np.abs(stats.zscore(df['age']))
threshold = 3
outliers = np.where(z > threshold)
df = df.drop(outliers)
주요 라이브러리
파이썬에서는 다양한 데이터 전처리 작업을 도와주는 라이브러리들이 있습니다.
- Pandas: 데이터 정제, 결측값 처리, 데이터 형식 변환 등의 기능을 제공합니다.
- NumPy: 수치 데이터 처리를 위한 기능을 제공합니다.
- Scikit-learn: 기계 학습 모델을 훈련시키기 전에 데이터를 정제하고 준비하는 데 사용됩니다.
이러한 파이썬 라이브러리를 이용하여 데이터 전처리를 효율적으로 수행할 수 있습니다.
이상을 찾을수 os 라서 한글이 어색하다면 수정 부탁드립니다.