인스턴스 중심 팬더 데이터 분석 방법: 데이터 로딩 및 기능 엔지니어링의 실제 전투

pandas 데이터 분석 실제 방법: 데이터 로딩부터 기능 엔지니어링까지 특정 코드 예제가 필요합니다.

소개:
Pandas는 Python에서 널리 사용되는 데이터 분석 라이브러리로, 풍부한 데이터 처리 및 분석 도구를 제공합니다. 이 문서에서는 데이터 로딩부터 기능 엔지니어링까지 구체적인 방법을 소개하고 관련 코드 예제를 제공합니다.

1. 데이터 로딩
데이터 로딩은 데이터 분석의 첫 번째 단계입니다. Pandas에서는 로컬 파일 읽기, 네트워크 데이터 읽기, 데이터베이스 읽기 등 다양한 방법을 사용하여 데이터를 로드할 수 있습니다.

1. 로컬 파일 읽기
   Pandas의 read_csv() 기능을 사용하면 로컬 CSV 파일을 쉽게 읽을 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

import pandas as pd

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

2. 네트워크 데이터 읽기
   Pandas는 네트워크 데이터를 읽는 기능도 제공합니다. read_csv() 함수를 사용하여 네트워크 주소를 매개변수로 전달할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

import pandas as pd

url = "https://www.example.com/data.csv"
data = pd.read_csv(url)

3. 데이터베이스 읽기
   데이터가 데이터베이스에 저장되어 있는 경우 read_sql() 함수를 사용할 수 있습니다. 읽을 수 있도록 Pandas에서 제공했습니다. 먼저 Python의 SQLAlchemy 라이브러리를 사용하여 데이터베이스에 연결한 다음 Pandas의 read_sql() 함수를 사용하여 데이터를 읽어야 합니다. 다음은 그 예입니다.

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
data = pd.read_sql("SELECT * FROM table", engine)

2. 데이터 미리보기 및 처리
데이터를 로드한 후 Pandas에서 제공하는 방법을 사용하여 데이터를 미리보고 예비 처리할 수 있습니다.

1. 데이터 미리보기
   head() 및 tail() 메서드를 사용하여 데이터의 처음과 마지막 몇 행을 미리 볼 수 있습니다. 예:

data.head()  # 预览前5行
data.tail(10)  # 预览后10行

2. Data Cleaning
   데이터 정리는 데이터 분석의 중요한 단계 중 하나입니다. Pandas는 누락된 값, 중복된 값 및 이상값을 처리하는 일련의 방법을 제공합니다.

• 누락된 값 처리
  isnull() 함수를 사용하여 데이터가 누락된 값인지 확인한 다음 fillna() 메서드를 사용하여 누락된 값을 채울 수 있습니다. 다음은 예시입니다.

data.isnull()  # 判断缺失值
data.fillna(0)  # 填充缺失值为0

• 중복 값 처리
  duplicated() 메서드를 사용하여 데이터가 중복 값인지 확인한 다음 drop_duplicates() 메서드를 사용하여 중복 값을 제거합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

data.duplicated()  # 判断重复值
data.drop_duplicates()  # 去除重复值

• 이상값 처리
  이상값에 대해서는 조건부 판단 및 인덱스 연산을 사용하여 처리할 수 있습니다. 다음은 그 예입니다.

data[data['column'] > 100] = 100  # 将大于100的值设为100

3. 특성 엔지니어링
특성 엔지니어링은 데이터 분석의 핵심 단계입니다. 원시 데이터를 모델링에 더 적합한 특성으로 변환하면 모델 성능이 향상될 수 있습니다. Pandas는 기능 엔지니어링을 위한 다양한 방법을 제공합니다.

1. 기능 선택
   Pandas 열 연산 및 조건부 판단을 사용하여 특정 기능을 선택할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

selected_features = data[['feature1', 'feature2']]

2. Feature Encoding
   모델링하기 전에 기능을 기계 학습 알고리즘으로 처리할 수 있는 형식으로 변환해야 합니다. Pandas는 원-핫 인코딩을 위한 get_dummies() 메서드를 제공합니다. 예는 다음과 같습니다.

encoded_data = pd.get_dummies(data)

3. Feature Scaling
   숫자 특성의 경우 특성 크기 조정을 위해 Pandas의 MinMaxScaler() 또는 StandardScaler() 메서드를 사용할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

4. Feature construction
   원래 Feature에 대한 기본 연산 및 조합을 통해 새로운 Feature를 구축할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

data['new_feature'] = data['feature1'] + data['feature2']

결론:
이 글에서는 Pandas 데이터 분석에서 데이터 로딩부터 피쳐 엔지니어링까지의 방법을 소개하고, 관련 연산을 구체적인 코드 예시를 통해 보여줍니다. Pandas의 강력한 데이터 처리 및 분석 기능을 통해 데이터 분석 및 마이닝을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. 실제 적용에서는 데이터 분석의 정확성과 효과를 향상시키기 위해 특정 요구에 따라 다양한 작업과 방법을 선택할 수 있습니다.

위 내용은 인스턴스 중심 팬더 데이터 분석 방법: 데이터 로딩 및 기능 엔지니어링의 실제 전투의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!