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Python 데이터 전처리: 결측치와 이상치 처리하기

데이터 분석 과정에서 데이터의 품질을 높이는 것은 매우 중요한 단계입니다. 그중에서도 결측치(missing value)와 이상치(outlier)는 데이터의 신뢰성을 크게 저하시킬 수 있습니다. 따라서 이 두 가지 요소를 효과적으로 처리하는 방법을 이해하는 것이 필요합니다. 본 글에서는 파이썬의 다양한 라이브러리를 활용하여 결측치와 이상치를 다루는 방법을 자세히 알아보겠습니다.

결측치란?

결측치는 특정 데이터가 누락되거나 작성되지 않은 경우를 말합니다. 데이터셋에서 결측치가 발생하는 이유는 다양합니다. 예를 들어, 설문조사에서 응답자가 질문을 생략하거나, 데이터 수집 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 결측치를 처리하지 않으면 모델의 성능이 저하되거나 왜곡된 결과를 초래할 수 있습니다.

결측치 처리 방법

결측치를 다루는 방법에는 주로 네 가지 접근 방식이 있습니다:

• 삭제하기: 결측값이 포함된 행(row)이나 열(column)을 삭제하는 방법입니다. 이 방법은 간단하지만, 데이터 손실이 커질 수 있습니다.
• 대체하기: 결측치를 평균값, 중앙값, 최빈값 등으로 대체하는 방법입니다. 이 방법은 데이터 손실을 최소화할 수 있습니다.
• 예측 모델 사용: 결측치를 예측하는 모델을 만들고, 이를 통해 결측값을 예측하여 채우는 방법입니다. 이 방법은 복잡하지만, 데이터의 특정 패턴을 반영할 수 있습니다.
• 임의 대체: 결측치를 임의로 선택한 값으로 대체하는 방법입니다. 이 방법은 특히 통계적 분석에서 유용하게 사용될 수 있습니다.

파이썬에서 결측치 처리하기

파이썬에서는 Pandas 라이브러리를 사용하여 결측치를 간편하게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 사용하여 결측치를 처리할 수 있습니다:

python
import pandas as pd
# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv(‘data.csv’)
# 결측치 삭제
data_cleaned = data.dropna()
# 평균으로 대체
data_filled = data.fillna(data.mean())

위의 예제에서 dropna() 메서드를 통해 결측치가 포함된 행을 삭제하고, fillna() 메서드를 사용하여 평균값으로 결측치를 대체하였습니다.

이상치란?

이상치는 데이터에서 일반적인 범위에서 크게 벗어난 값으로, 데이터 분석이나 모델링을 방해할 수 있습니다. 이상치가 존재하는 이유는 다양하지만, 측정 오류, 데이터 입력 오류, 진짜 이상값이 있을 수 있습니다. 이러한 이상치는 모델의 정확성을 저해할 수 있기 때문에 적절한 처리가 필요합니다.

이상치 탐지 방법

이상치를 탐지하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 일반적으로 많이 사용되는 방법들은 다음과 같습니다:

• 시각화: 박스 플롯(box plot)이나 산점도(scatter plot) 등을 통해 이상치를 시각적으로 식별할 수 있습니다.
• 통계적 방법: Z-score나 IQR(Interquartile Range)과 같은 통계적 지표를 통해 이상치를 판단할 수 있습니다.

파이썬에서 이상치 탐지하기

이상치를 탐지하고 처리하기 위해서도 Pandas와 Matplotlib 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 다음은 이상치를 탐지하고 시각화하는 예제입니다:

python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv(‘data.csv’)
# 박스 플롯을 이용해 이상치 시각화
plt.boxplot(data[‘column_name’])
plt.show()

박스 플롯을 통해 이상치를 쉽게 시각적으로 확인할 수 있습니다. 이를 바탕으로 필요에 따라 이상치를 삭제하거나, 특정 값으로 대체할 수 있습니다. 예를 들어, IQR 방법을 사용할 경우 다음과 같은 코드를 통해 이상치를 처리할 수 있습니다:

python
Q1 = data[‘column_name’].quantile(0.25)
Q3 = data[‘column_name’].quantile(0.75)
IQR = Q3 – Q1
lower_bound = Q1 – 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
# 이상치 삭제
data_cleaned = data[(data[‘column_name’] >= lower_bound) & (data[‘column_name’] <= upper_bound)]

결론

결측치와 이상치는 데이터 전처리 과정에서 꼭 다루어야 할 중요한 요소입니다. 이들을 효율적으로 처리하게 되면 데이터의 품질이 향상되어 분석 결과나 모델의 성능이 크게 개선될 수 있습니다. 파이썬에서는 Pandas와 Matplotlib과 같은 다양한 라이브러리를 통해 간편하게 이 두 가지 문제를 해결할 수 있으며, 이를 통해 높은 품질의 데이터를 확보할 수 있습니다.

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