Python のデータ前処理手法とは何ですか?

Python は、さまざまなデータを処理および分析できる、一般的に使用されるプログラミング言語です。データの前処理は、データ分析において非常に重要かつ必要なステップです。これには、データ クリーニング、特徴抽出、データ変換、データの標準化などのステップが含まれます。前処理の目的は、データの品質と分析可能性を向上させることです。 Python では多くのデータ前処理手法とツールが利用できます。一般的に使用される手法とツールのいくつかを以下に紹介します。

1. データ クリーニング

データ クリーニングの段階では、データ内の欠損値、重複値、外れ値、無効な値などのいくつかの問題に対処する必要があります。オリジナルデータ。 Python では、pandas は非常に一般的に使用されるデータ処理ライブラリであり、データを操作するための便利な関数を多数提供します。たとえば、pandas の Dropna() 関数は欠損値を削除でき、duplicated() 関数は重複値を検出して削除でき、isin() 関数は無効な値を検出して削除できます。

2. 特徴抽出

特徴抽出は、生データを分析に使用できる特徴ベクトルに変換するプロセスであり、データ内の特徴とパターンを調査できるようになります。 。 Python には、数学的原理に基づいた主成分分析 (PCA)、線形判別分析 (LDA)、ワンホット エンコーディング、TF-IDF など、一般的に使用される特徴抽出手法が多数あります。特徴抽出は、scikit-learn などのツールキットで提供される関数を使用して実行できます。

3. データ変換

データ変換は、生データを分析に使用できる形式に変換するプロセスです。 Python では、データを数値データ、バイナリ データ、またはテキスト データに変換するなど、一般的に使用されるデータ変換方法が多数あります。 pandas の to_numeric() 関数はデータを数値型に変換でき、label_encoder() 関数はデータをバイナリ型に変換でき、to_categorical() 関数はデータをテキスト型データに変換できます。

4. データ標準化

データ標準化は、さまざまなデータを均一にスケーリングして比較できるようにするプロセスです。 Python には、正規化、最大-最小正規化、正規化など、一般的に使用されるデータ標準化手法が多数あります。

要約すると、Python には一般的に使用されるデータ前処理テクノロジとツールが多数あり、さまざまなニーズやデータの種類に応じて適切な方法やツールを柔軟に選択できるため、データの品質と分析可能性が向上します。

以上がPython のデータ前処理手法とは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。