Python에서 오픈소스 데이터세트를 어떻게 사용하나요?

빅데이터 시대가 도래하면서 데이터 분석과 머신러닝이 각광받는 분야가 되었습니다. 그러나 데이터 세트를 얻고, 분석하고, 모델을 학습시키는 방법은 초보자에게 어려운 작업일 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 오픈소스 커뮤니티에서는 풍부한 데이터 세트를 제공하고 있으며, 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Python도 이러한 데이터 세트를 사용할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다.

이 글에서는 데이터 로딩, 탐색, 정리, 시각화, 분석 등 Python에서 오픈 소스 데이터 세트를 사용하는 방법과 도구를 소개합니다. 우리는 독자들이 이러한 기술을 습득할 수 있도록 실제 시연을 위해 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트를 사용할 것입니다.

1. 데이터세트 로드

먼저 데이터세트를 Python 프로그램에 로드해야 합니다. UCI Machine Learning Repository, Kaggle 등 웹에서 다운로드할 수 있는 오픈 소스 데이터세트가 많이 있습니다. 이러한 데이터 세트는 일반적으로 CSV, JSON, XML 등 다양한 형식으로 저장됩니다.

Python에서 pandas는 매우 유용한 라이브러리이므로 pandas를 사용하여 몇 줄의 코드로 CSV 형식의 데이터세트를 로드할 수 있습니다.

import pandas as pd

data = pd.read_csv("example.csv")

2. Data Browsing

데이터세트가 Python에 로드되면 이제 시간이 되었습니다. 데이터 탐색을 시작합니다. pandas의 head() 메소드를 사용하여 데이터의 처음 몇 행을 볼 수 있습니다:

print(data.head())

데이터 세트의 마지막 몇 행을 보려면 tail() 메소드를 사용할 수 있습니다.

shape 속성을 사용하여 데이터세트의 크기를 얻을 수도 있습니다:

print(data.shape)

또한 explain() 메소드를 사용하여 최소값, 최대값, 평균값과 같은 데이터세트의 간단한 통계를 얻을 수 있습니다. etc.:

print(data.describe())

3. Data Cleaning

데이터 세트를 탐색할 때 데이터 세트에 누락된 값, 이상치 또는 중복된 값과 같은 문제가 있음을 발견할 수 있습니다. 데이터 분석과 머신러닝에서는 이러한 문제가 매우 심각하므로 이를 정리해야 합니다.

결측값의 경우 fillna() 메서드를 사용하여 0 또는 평균으로 채울 수 있습니다.

data.fillna(0, inplace=True)

데이터 세트에서 중복 행을 제거하려면 drop_duplicates() 메서드를 사용할 수 있습니다.

data.drop_duplicates(inplace=True)

For 예외 값을 사용하면 표준 편차를 사용하여 비정상 여부를 판단하고 이를 평균으로 바꿀 수 있습니다.

mean = data["col"].mean()
std = data["col"].std()
cut_off = std * 3
lower, upper = mean - cut_off, mean + cut_off
new_data = [x if x > lower and x < upper else mean for x in data["col"]]
data["col"] = new_data

4. 데이터 시각화

데이터 시각화는 데이터 분석의 중요한 단계 중 하나입니다. Python에서는 Matplotlib을 사용할 수 있습니다. 라이브러리가 데이터 시각화를 수행할 때까지 Seaborn을 기다립니다.

예를 들어, Matplotlib 라이브러리를 사용하여 데이터세트에 선 차트를 그릴 수 있습니다:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data["col"])
plt.show()

또는 Seaborn 라이브러리의 pairplot 메서드를 사용하여 여러 변수의 분포 차트를 수행할 수 있습니다:

import seaborn as sns

sns.pairplot(data)

5. 데이터 분석

데이터 시각화 후에는 모델 구축, 모델 학습, 예측 등 보다 심층적인 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. Python은 Scikit-learn, TensorFlow 등 이러한 작업을 지원하는 많은 라이브러리를 제공합니다.

예를 들어 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 모델을 구축할 수 있습니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data[["col1", "col2"]]
y = data["target_col"]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)

위의 예에서는 train_test_split 메서드를 사용하여 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눈 다음 LinearRegression 클래스를 사용하여 모델을 구축하고 마지막으로 예측 메소드를 사용하여 테스트 세트에 대해 예측합니다.

결론

이 문서에서는 데이터 분석 및 기계 학습을 위해 Python에서 오픈 소스 데이터 세트를 사용하는 방법을 설명합니다. 우리는 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 세트를 로드하고 탐색하고, Matplotlib 및 Seaborn 라이브러리를 데이터 시각화에 사용하고, Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 모델을 구축하고 교육합니다. 이러한 기술과 도구는 이 기사에서 언급한 오픈 소스 데이터 세트뿐만 아니라 웹 데이터, 센서 데이터 등과 같은 다른 유형의 데이터 세트에도 적용할 수 있습니다. 데이터 분석 및 기계 학습이 발전함에 따라 이러한 기술과 도구는 계속 업데이트되고 개선되어 더 나은 성능과 사용 편의성을 제공할 것입니다.

위 내용은 Python에서 오픈소스 데이터세트를 어떻게 사용하나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!