데이터 정제 (결측치 처리, 이상치 처리 등)
데이터 분석을 위해서는 먼저 데이터를 정제하는 과정이 필요합니다. 이번 게시글에서는 데이터 정제 과정 중 결측치 처리와 이상치 처리에 대해서 살펴보겠습니다.
결측치 처리
결측치란 데이터가 누락되어 있는 상태를 말합니다. 이러한 결측치를 처리하지 않으면 데이터 분석 결과가 왜곡될 수 있습니다. 결측치 처리 방법에는 다음과 같은 것이 있습니다.
- 제거: 결측치를 가진 행이나 열을 제거하는 방법입니다. 이 방법은 결측치가 일부일 때 사용하는 것이 적합합니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터가 있다고 가정해보겠습니다.
| Name | Age | City |
|---|---|---|
| John | 25 | New York |
| Jane | Los Angeles | |
| Mike | 35 | Chicago |
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data = data.dropna() # 결측치가 포함된 행을 삭제합니다.
- 대체: 결측치를 대체하는 방법입니다. 대체 방법으로는 평균값, 중앙값, 최빈값 등을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터가 있다고 가정해보겠습니다.
| Name | Age | City |
|---|---|---|
| John | 25 | New York |
| Jane | Los Angeles | |
| Mike | 35 | Chicago |
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
age_mean = data['Age'].mean() # Age 열의 평균값을 계산합니다.
data['Age'].fillna(age_mean, inplace=True) # Age 열의 결측치를 평균값으로 대체합니다.
이상치 처리
이상치란 일반적인 분포로부터 크게 벗어난 값을 말합니다. 이러한 이상치는 데이터 분석 결과를 왜곡할 수 있기 때문에 처리가 필요합니다. 이상치 처리 방법에는 다음과 같은 것이 있습니다.
- 제거: 이상치를 가진 행이나 열을 제거하는 방법입니다. 이 방법은 이상치가 일부일 때 사용하는 것이 적합합니다.
- 대체: 이상치를 대체하는 방법입니다. 대체 방법으로는 평균값, 중앙값, 최빈값 등을 사용할 수 있습니다.
- 특정값으로 대체: 이상치를 특정값으로 대체하는 방법입니다. 이 방법은 이상치를 제거하거나 대체할 때 손실되는 정보를 최소화할 수 있습니다.
이상치를 처리하는 방법은 데이터의 특성에 따라 다르기 때문에 일반적인 방법은 존재하지 않습니다. 이상치를 처리할 때는 데이터를 충분히 이해하고 분석하는 것이 중요합니다.
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