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MySQL과 Julia: 데이터 정리 기능을 구현하는 방법

WBOY
풀어 주다: 2023-07-29 13:33:36
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MySQL 및 Julia: 데이터 정리 기능 구현 방법

소개:
데이터 과학 및 데이터 분석 분야에서 데이터 정리는 중요한 단계입니다. 데이터 정리는 원시 데이터를 처리하여 분석 및 모델링에 사용할 수 있는 깨끗하고 일관된 데이터 세트로 변환하는 프로세스입니다. 이 기사에서는 MySQL과 Julia를 사용하여 각각 데이터 정리를 수행하는 방법을 소개하고 관련 코드 예제를 제공합니다.

1. MySQL을 사용하여 데이터 정리

  1. 데이터베이스 및 테이블 만들기
    먼저 MySQL에서 데이터베이스를 만들고 원본 데이터를 저장할 테이블을 만들어야 합니다. 다음은 MySQL 코드의 예입니다.
CREATE DATABASE data_cleaning;
USE data_cleaning;

CREATE TABLE raw_data (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255),
  age INT,
  gender VARCHAR(10),
  email VARCHAR(255)
);
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  1. 원시 데이터 가져오기
    다음으로 MySQL의 LOAD DATA INFILE 문을 사용하여 원시 데이터를 테이블로 가져올 수 있습니다. 원시 데이터가 "raw_data.csv"라는 CSV 파일에 저장되어 있다고 가정하면 다음은 MySQL 코드의 예입니다.
LOAD DATA INFILE 'raw_data.csv'
INTO TABLE raw_data
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '
'
IGNORE 1 ROWS;
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  1. 데이터 정리 작업
    이제 MySQL의 UPDATE 및 DELETE 문을 사용하여 다양한 데이터를 수행할 수 있습니다. 중복 행 제거, 누락된 값 채우기, 이상값 처리 등과 같은 정리 작업 다음은 몇 가지 일반적인 예제 작업입니다.
  • 중복 행 제거:
DELETE t1 FROM raw_data t1
JOIN raw_data t2 
WHERE t1.id < t2.id 
  AND t1.name = t2.name
  AND t1.age = t2.age
  AND t1.gender = t2.gender
  AND t1.email = t2.email;
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  • 누락된 값 채우기:
UPDATE raw_data
SET age = 0
WHERE age IS NULL;
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  • 이상치 처리(연령은 100보다 클 수 없다고 가정):
UPDATE raw_data
SET age = 100
WHERE age > 100;
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2. Julia Perform 사용 데이터 정리

  1. 필요한 라이브러리 설치 및 가져오기
    Julia를 사용하여 데이터 정리를 사용하기 전에 필요한 일부 라이브러리를 설치하고 가져와야 합니다. Julia 터미널을 열고 다음 명령을 실행합니다:
using Pkg
Pkg.add("CSV")
Pkg.add("DataFrames")
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  1. Import data
    다음으로 CSV.read 함수를 사용하여 CSV 파일에서 원시 데이터를 가져와 DataFrames 데이터 구조에 저장할 수 있습니다. 다음은 샘플 Julia 코드입니다.
using CSV
using DataFrames

raw_data = CSV.read("raw_data.csv", DataFrame)
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  1. 데이터 정리 작업
    MySQL과 마찬가지로 Julia도 다양한 데이터 정리 작업을 위한 기능적 기능을 제공합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 예제 작업입니다.
  • 중복 행 제거:
unique_data = unique(raw_data, cols=[:name, :age, :gender, :email])
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  • 결측값 채우기 ​​(연령에 대한 결측값이 0으로 채워져 있다고 가정):
cleaned_data = coalesce.(raw_data.age, 0)
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  • 이상값 처리(연령에 대한 결측값이 0으로 채워져 있다고 가정) 100보다 커야 함):
cleaned_data = ifelse.(raw_data.age .> 100, 100, raw_data.age)
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결론:
MySQL을 사용하든 Julia를 사용하든 데이터 정리는 데이터 분석의 핵심 단계 중 하나입니다. 이 기사에서는 MySQL과 Julia를 사용하여 각각 데이터 정리를 수행하는 방법을 소개하고 관련 코드 예제를 제공합니다. 독자들이 실제 필요에 따라 데이터 정리 작업을 완료하는 데 적합한 도구를 선택하여 후속 분석 및 모델링 작업을 위한 고품질의 깨끗한 데이터 세트를 얻을 수 있기를 바랍니다.

참고: 위의 내용은 샘플 코드일 뿐이며 실제 상황에서는 특정 요구 사항에 따라 수정 및 최적화가 필요할 수 있습니다.

위 내용은 MySQL과 Julia: 데이터 정리 기능을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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