데이터 전처리 파이프라인에서 'nan' 값을 처리하는 방법은 무엇일까요? - 블로그

안녕하세요! 고품질 nan(일반적인 용어는 아니지만 이 블로그에서는 이를 사용하겠습니다)의 공급업체로서 저는 데이터 사전 처리 파이프라인과 자주 나타나는 성가신 'nan' 값에 대한 상당한 몫을 보았습니다. 따라서 이 블로그에서는 이러한 'nan' 값을 전문가처럼 처리하는 방법을 안내해 드리겠습니다.

먼저 'nan' 값이 무엇인지 이해해 봅시다. '난'은 '숫자가 아님'을 뜻한다. 수치 계산에서 정의되지 않았거나 표현할 수 없는 값을 나타내는 특별한 부동 소수점 값입니다. 다양한 이유로 데이터 세트에서 이러한 'nan' 값을 찾을 수 있습니다. 센서 오작동이나 사용자가 값 입력을 잊어버리는 등 데이터 수집 중에 오류가 발생했을 수도 있습니다. 또는 0으로 나누는 등 잘못된 연산을 초래하는 계산이 있었을 수도 있습니다.

이제 'nan' 값을 처리하는 것이 왜 그렇게 중요한가요? 글쎄, 대부분의 기계 학습 알고리즘과 데이터 분석 도구는 'nan' 값을 처리할 수 없습니다. 오류가 발생하거나 부정확한 결과를 제공합니다. 따라서 'nan' 값을 처리하는 것은 데이터 전처리 파이프라인에서 중요한 단계입니다.

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1. 'nan' 값 식별

'nan' 값을 처리하는 첫 번째 단계는 해당 값을 식별하는 것입니다. Python에서는 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하는 경우 매우 쉽습니다. 당신은 사용할 수 있습니다isnull()또는이다()행동 양식. 예를 들어:

import pandas as pd import numpy as np data = {'col1': [1, 2, np.nan, 4], 'col2': [5, np.nan, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) nan_mask = df.isnull() print(nan_mask)

이 코드는 일부 'nan' 값을 사용하여 DataFrame을 생성한 다음 'nan' 값이 있는 위치를 보여주는 부울 마스크를 생성합니다.

2. 'nan' 값 제거

'nan' 값을 처리하는 가장 간단한 방법 중 하나는 해당 값을 제거하는 것입니다. Pandas에서는 다음을 사용할 수 있습니다.떨어지다()방법.

clean_df = df.dropna() 인쇄(clean_df)

그러면 'nan' 값이 포함된 모든 행이 제거됩니다. 그러나 이 접근 방식에는 단점이 있습니다. 'nan' 값이 많으면 결국 상당한 양의 데이터가 손실될 수 있습니다. 그리고 'nan' 값이 무작위로 분포되지 않으면 데이터세트에 편향이 발생할 수 있습니다.

3. 그림 '난'의 가치관

대체는 'nan' 값을 처리하는 보다 정교한 방법입니다. 'nan' 값이 있는 데이터 포인트를 제거하는 대신 추정된 값으로 바꿉니다.

평균/중앙값/모드 대치

숫자 열의 경우 'nan' 값을 열의 평균, 중앙값 또는 최빈값으로 바꿀 수 있습니다.

mean_col1 = df['col1'].mean() df['col1'] = df['col1'].fillna(mean_col1)

이 코드는 'col1' 열의 'nan' 값을 해당 열의 평균으로 바꿉니다. 평균 대체는 빠르고 쉽지만 데이터의 분산을 줄일 수 있습니다. 중앙값은 극단값의 영향을 덜 받기 때문에 데이터에 이상값이 있는 경우 중앙값 대체가 더 나은 옵션입니다.

범주형 열의 경우 모드(가장 빈번한 값)를 사용할 수 있습니다.

mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)

보간

보간은 특히 시계열 데이터의 경우 'nan' 값을 대치하는 또 다른 방법입니다. 팬더는보간()방법.

df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['value'] = df['value'].interpolate() print(df)

이 방법은 인접한 데이터 포인트의 값을 기반으로 결측값을 추정합니다.

4. 고급 기술 사용

누락된 값을 예측하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하는 등 'nan' 값을 처리하기 위한 고급 기술도 있습니다. 예를 들어 의사결정 트리나 랜덤 포레스트를 사용하여 데이터 세트의 다른 기능을 기반으로 'nan' 값을 예측할 수 있습니다.

당사의 제품 및 적용 방식

Nan 공급업체로서 저는 정보에 입각한 결정을 내리려면 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터를 갖는 것이 중요하다는 것을 알고 있습니다. 이것이 바로 당사 제품이 데이터 전처리 파이프라인과 원활하게 작동하도록 설계된 이유입니다. 소규모 프로젝트에서 작업하든 대규모 엔터프라이즈 애플리케이션에서 작업하든 당사의 nan 제품은 'nan' 값을 보다 효율적으로 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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