파이썬으로 데이터 전처리하기: 결측치 처리

파이썬으로 데이터 전처리하기: 결측치 처리

데이터 분석에서 결측치는 흔히 발생하는 문제입니다. 결측치는 데이터 셋에서 값이 비어있는 상태를 의미합니다. 이는 다양한 이유로 발생할 수 있으며, 예를 들어 사용자의 정보를 수집하는 과정에서 정보를 입력하지 않은 경우, 측정하는 센서의 이상 동작으로 인한 데이터 유실 등이 있을 수 있습니다. 따라서 이러한 결측치를 어떻게 처리할 것인지가 데이터 전처리 과정에서 중요한 단계입니다.

파이썬은 데이터 분석에 많이 활용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 결측치를 처리하는 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 결측치 확인

먼저, 분석하고자하는 데이터셋에서 결측치를 확인하는 것이 중요합니다. 파이썬에서는 다양한 라이브러리를 활용하여 결측치를 확인할 수 있습니다. pandas 라이브러리는 데이터를 다룰 때 자주 사용되며, 결측치 처리에도 편리한 기능을 제공합니다.

아래의 코드를 사용하면 pandas를 이용하여 결측치를 확인할 수 있습니다.

```python import pandas as pd

data = pd.readcsv('data.csv') # 데이터 불러오기 missingvalues = data.isnull().sum() # 결측치 확인 print(missing_values) ``` 결과로 각 열의 결측치 개수가 출력됩니다.

2. 결측치 삭제

가장 간단한 방법은 결측치가 있는 행이나 열을 삭제하는 것입니다. 결측치가 포함된 행을 삭제하면 데이터셋의 크기가 줄어들게 됩니다. 열을 삭제하는 경우에는 해당 열의 정보를 사용하지 않는다는 가정하에 진행해야 합니다.

```python

결측치가 있는 행 삭제

data.dropna(axis=0, inplace=True)

결측치가 있는 열 삭제

data.dropna(axis=1, inplace=True) ```

3. 결측치 대체

결측치를 삭제하는 대신, 다른 값으로 대체할 수도 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 대체 방법은 평균값, 중앙값, 최빈값 등으로 대체하는 것입니다.

```python

평균값으로 대체

data['columnname'].fillna(data['columnname'].mean(), inplace=True)

중앙값으로 대체

data['columnname'].fillna(data['columnname'].median(), inplace=True)

최빈값으로 대체

data['columnname'].fillna(data['columnname'].mode()[0], inplace=True) ```

위의 코드에서 column_name은 결측치를 대체할 열의 이름을 적어주면 됩니다.

4. 보간법

결측치를 대체하는 더 고급적인 방법으로는 보간법을 활용하는 것이 있습니다. 보간법은 결측치 주변의 값들을 이용하여 결측치를 추정하는 방법입니다.

```python

선형보간법 사용

data['column_name'].interpolate(method='linear', inplace=True)

다른 보간법 사용 (e.g. 다항식 보간법)

data['column_name'].interpolate(method='polynomial', order=2, inplace=True) ```

선형보간법 외에도 다양한 보간법을 사용할 수 있으며, method 파라미터를 사용하여 원하는 보간법을 선택할 수 있습니다. 경우에 따라 사용되는 보간법이 달라질 수 있으므로, 여러 가지 방법을 시도해보고 결과를 비교해보는 것이 좋습니다.

5. 결측치 대체 모델 사용

때때로 결측치를 대체하는데 머신러닝 모델을 활용할 수도 있습니다. 예를 들어, sklearn 라이브러리의 KNNImputer를 활용하여 K-Nearest Neighbors 알고리즘을 사용해 결측치를 대체할 수 있습니다.

```python from sklearn.impute import KNNImputer

imputer = KNNImputer(nneighbors=3) datawithimputedvalues = imputer.fit_transform(data) ```

위의 코드에서 n_neighbors는 결측치를 대체할 때 사용할 근접 이웃의 개수를 의미합니다.

결론

이렇게 파이썬을 사용하여 데이터의 결측치를 처리하는 다양한 방법을 알아보았습니다. 어떤 방법을 선택할지는 데이터의 특성과 상황에 따라 다르므로, 실험과 비교 분석을 통해 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 효과적인 결측치 처리를 통해 데이터 분석 결과의 신뢰도를 높일 수 있습니다."