Python의 탐색적 데이터 분석

탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 세트의 주요 특성을 조사하고 요약하는 것과 관련된 데이터 과학 워크플로우에서 중요한 단계입니다. 데이터를 더 잘 이해하고 잠재적인 문제를 식별하며 모델링 및 분석을 위한 다음 단계를 계획하는 데 도움이 됩니다. 이 기사에서는 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 EDA를 수행하는 방법을 살펴봅니다.

Python은 강력한 라이브러리와 사용하기 쉬운 구문으로 인해 데이터 과학에 널리 사용되는 언어입니다. EDA의 가장 중요한 라이브러리 중 하나는 표 형식 데이터 작업을 위한 고성능 데이터 구조 및 도구를 제공하는 Pandas입니다. Pandas를 사용하여 데이터를 로드 및 조작하고 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 시각화합니다.

먼저 필요한 라이브러리를 가져오는 것으로 시작하겠습니다.

판다를 pd로 가져오기

matplotlib.pyplot을 plt로 가져오기

다음으로 read_csv 함수를 사용하여 Pandas DataFrame에 데이터를 로드할 수 있습니다.

df = pd.read_csv(“데이터.csv”)

read_csv 함수는 레이블이 지정된 행과 열이 있는 2차원 데이터 구조인 DataFrame 개체를 반환합니다. head 메서드를 사용하여 데이터의 처음 몇 행을 볼 수 있습니다.

df.헤드()

이렇게 하면 데이터를 미리 볼 수 있고 구조와 내용을 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터를 로드한 후 몇 가지 기본 통계를 계산하여 탐색을 시작할 수 있습니다. 예를 들어 describe 메서드를 사용하여 각 숫자 열에 대한 평균, 표준 편차, 최소값, 최대값 및 기타 통계를 계산할 수 있습니다.

df.describe()

이를 통해 데이터에 대한 빠른 개요를 제공하고 누락된 값이나 이상값과 같은 잠재적인 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

EDA의 또 다른 유용한 도구는 데이터 시각화입니다. DataFrame 개체의 plot 메서드를 사용하여 히스토그램, 산점도 및 상자 그림과 같은 다양한 유형의 플롯을 만들 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드를 사용하여 숫자 열의 히스토그램을 만들 수 있습니다.

df[“column_name”].plot(종류=”역사”)

이렇게 하면 지정된 열에 있는 값의 히스토그램이 생성됩니다. 빈 수 또는 x축 범위 변경과 같이 플롯을 사용자 지정하는 추가 옵션을 추가할 수도 있습니다.

데이터 시각화는 원시 데이터에서 즉시 드러나지 않는 데이터의 패턴과 관계를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 산점도는 두 숫자 열 사이의 관계를 표시할 수 있고 상자 그림은 이상값의 존재를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

요약하면 탐색적 데이터 분석은 데이터 세트를 이해하고 요약하는 데 도움이 되는 데이터 과학 워크플로우의 중요한 단계입니다. Python의 Pandas 및 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 빠르고 쉽게 EDA를 수행하고 데이터를 시각화할 수 있습니다. 이는 잠재적인 문제를 식별하고 모델링 및 분석을 위한 다음 단계를 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다.