Python에서 데이터 정리 및 처리를 수행하는 방법

Python에서 데이터 정리 및 처리를 수행하는 방법

데이터 정리 및 처리는 데이터 분석 및 마이닝 프로세스에서 매우 중요한 단계입니다. 데이터를 정리하고 처리하면 데이터의 문제, 누락 또는 이상을 발견하고 후속 데이터 분석 및 모델링을 준비하는 데 도움이 됩니다. 이 문서에서는 데이터 정리 및 처리에 Python을 사용하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 필요한 라이브러리 가져오기

먼저 pandas 및 numpy와 같은 필수 라이브러리를 가져와야 합니다.

import pandas as pd
import numpy as np

2. 데이터 로드 중

정리하고 처리할 데이터세트를 로드해야 합니다. Pandas 라이브러리의 read_csv() 함수를 사용하여 CSV 파일을 로드할 수 있습니다. read_csv()函数加载CSV文件。

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

3. 查看数据

在开始清洗和处理数据之前，我们可以先查看一下数据的基本情况，如数据的形状、列名、前几行等。

print(data.shape)        # 打印数据的形状
print(data.columns)      # 打印列名
print(data.head())       # 打印前几行数据

4. 处理缺失值

接下来，我们需要处理数据中的缺失值。缺失值可能会影响后续的数据分析和建模结果。有多种方法可以处理缺失值，如删除包含缺失值的行或列、填充缺失值等。

删除包含缺失值的行或列：

data.dropna()                    # 删除包含缺失值的行
data.dropna(axis=1)              # 删除包含缺失值的列

填充缺失值：

data.fillna(0)                   # 用0填充缺失值
data.fillna(data.mean())         # 用均值填充缺失值

5. 处理重复值

数据中的重复值也可能会影响分析结果，因此我们需要处理重复值。可以使用pandas库的drop_duplicates()

data.drop_duplicates()           # 删除重复值

데이터 보기
6. 데이터 정리 및 처리를 시작하기 전에 먼저 데이터의 모양, 열 이름, 처음 몇 행 등 데이터의 기본 상황을 확인할 수 있습니다. , 등.

mean = data['column'].mean()                           
std = data['column'].std()                            

data = data[~((data['column'] - mean) > 3 * std)]      

결측값 처리

다음으로 데이터의 결측값을 처리해야 합니다. 누락된 값은 후속 데이터 분석 및 모델링 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 결측값을 처리하는 방법에는 결측값이 포함된 행이나 열 삭제, 결측값 채우기 등 여러 가지 방법이 있습니다.
7. 누락된 값이 포함된 행 또는 열 삭제:

data['column'] = np.log(data['column'])               

누락된 값 채우기:

data['column'] = (data['column'] - data['column'].min()) / (data['column'].max() - data['column'].min())

중복 값 처리

데이터의 중복 값도 분석 결과에 영향을 미칠 수 있으므로 중복 값을 처리해야 합니다. pandas 라이브러리의 drop_duplicates() 함수를 사용하여 중복된 값을 제거할 수 있습니다.

data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)          

8. 이상값 처리

이상값은 데이터 세트의 다른 관측값과 크게 다른 값으로, 이로 인해 분석 결과가 편향될 수 있습니다. 다양한 통계 방법을 사용하여 이상값을 감지하고 처리할 수 있습니다.

예를 들어, 3배 표준편차 방법을 사용하여 이상값을 감지하고 처리합니다.

rrreee
데이터 변환🎜🎜🎜때때로 더 나은 분석과 모델링을 위해 데이터에 일부 변환을 수행해야 합니다. 예를 들어 로그 변환, 정규화 등이 있습니다. 🎜🎜로그 변환: 🎜rrreee🎜정규화: 🎜rrreee🎜🎜정리된 데이터 저장🎜🎜🎜마지막으로, 후속 사용을 위해 정리되고 처리된 데이터를 새 CSV 파일에 저장할 수 있습니다. 🎜rrreee🎜요약: 🎜🎜이 글에서는 Python에서 데이터 정리 및 처리를 수행하는 방법에 대한 구체적인 단계를 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 데이터 정리 및 처리는 데이터 분석 및 마이닝 프로세스의 중요한 링크로, 후속 분석 및 모델링의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술을 익히면 데이터를 더 잘 처리하고 분석할 수 있습니다. 🎜

위 내용은 Python에서 데이터 정리 및 처리를 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!