데이터 정리에 Python을 사용하는 방법은 무엇입니까?

데이터 분석 분야에서 데이터 정리는 매우 중요한 연결고리입니다. 데이터 정리에는 데이터 오류 식별 및 수정, 누락되거나 유효하지 않은 정보 특성화 및 처리 등이 포함됩니다. Python에는 데이터 정리에 도움이 되는 많은 라이브러리가 있습니다. 다음으로 데이터 정리를 위해 Python을 사용하는 방법을 소개하겠습니다.

1. 데이터 로드

Python에서는 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드할 수 있습니다. 물론, 데이터 정리 전 데이터의 종류를 확인해야 합니다. CSV 파일의 경우 pandas의 read_csv() 함수를 사용하면 데이터를 쉽게 로드할 수 있습니다.

pandas를 pd로 가져오기

data = pd.read_csv('data.csv')

데이터가 Excel 파일인 경우 read_excel을 사용하세요. ( )기능. 데이터가 관계형 데이터베이스에서 제공되는 경우 SQLAlchemy 또는 다른 데이터베이스 패키지를 사용하여 데이터를 가져옵니다.

2. 데이터 오류 식별

데이터 정리의 첫 번째 단계는 데이터 오류를 식별하는 것입니다. 데이터 오류에는 다음이 포함됩니다.

1. 누락된 값

데이터에 누락된 값이 있는 것은 매우 일반적입니다. pandas 라이브러리의 isnull() 또는 notnull() 함수를 사용하여 데이터에 누락된 값이 있는지 감지할 수 있습니다.

data.isnull()
data.notnull()

2. Outliers

Outliers 불규칙한 데이터이며 데이터 세트의 다른 데이터 포인트와 일치하지 않습니다. 데이터를 사분위수로 나누거나 특정 표준 편차 값보다 큰 데이터 포인트를 삭제하는 등의 통계적 방법을 사용하여 이상값을 감지할 수 있습니다. 물론 상자 그림 및 산점도와 같은 시각화 방법을 사용하여 이상값을 탐지할 수도 있습니다.

3. 데이터 중복

데이터 중복은 데이터의 여러 레코드가 동일한 데이터 값을 표시한다는 의미입니다. pandas 라이브러리의 Duplicated() 및 drop_duplicates() 함수를 사용하여 중복 데이터를 감지하고 제거할 수 있습니다.

data.duplicated()
data.drop_duplicates()

3. 데이터 정리

데이터 오류 식별 후 다음 단계는 데이터 정리입니다. 데이터 정리에는 다음 단계가 포함됩니다.

1. 널 값 채우기 ​​

데이터에 누락된 값이 있는 경우 한 가지 접근 방식은 해당 레코드를 직접 삭제하는 것입니다. 그러나 기록을 삭제하면 데이터 무결성에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 fillna() 함수를 사용하여 null 값을 평균, 중앙값 또는 기타 특수 값으로 바꿀 수 있습니다.

data.fillna(value=10,inplace=True)

2. Null 값 제거

다음과 같이 할 수 있습니다. dropna() 함수를 사용하여 데이터에서 null 값을 제거합니다.

data.dropna()

3. 이상치 교체

생성된 이상치가 데이터 세트의 부정확한 분석으로 이어질 경우 이러한 제거를 고려할 수 있습니다. 변칙 값; 삭제가 데이터의 유용성에 영향을 미치는 경우 이상값을 보다 정확한 추정치로 대체하는 것을 고려할 수 있습니다:

data.Quantile(0.95)
data[(data < data.Quantile(0.95)).all (축 =1)]

4. 정리된 데이터를 저장합니다

데이터 정리가 완료되면 데이터를 저장해야 합니다. pandas 라이브러리의 to_csv() 및 to_excel() 함수를 사용하여 데이터를 CSV 또는 Excel 파일에 저장할 수 있습니다:

data.to_csv('cleaned_data.csv')
data.to_excel('cleaned_data.xlsx')

5. 결론

데이터 분석 분야에서 데이터 정리는 매우 중요한 연결고리입니다. 데이터 정리를 위해 Python 및 pandas 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 데이터 정리에는 데이터 오류 식별 및 정리, Null 값 및 이상값 식별, 데이터 정리가 포함됩니다. 데이터 정리가 완료되면 추가 분석 및 시각화를 위해 데이터를 파일에 저장할 수 있습니다.

위 내용은 데이터 정리에 Python을 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!