‘파이썬으로 이상치 제거: 강력한 데이터 클린징 기술’

이상치 제거 (Outlier Removal)는 데이터 분석 및 기계학습 작업에서 데이터 포인트의 이상한 값을 제거하는 기술입니다. 이상치란 평균과 크게 떨어진 값이나 다른 데이터 포인트와는 매우 차이가 나는 값으로, 이상치는 데이터 분석 결과를 왜곡시키고 오분류를 유발할 수 있습니다. 이상치를 제거하는 것은 데이터의 정확성을 향상시키고 모델 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

이상치 제거 기술은 데이터 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 일반적으로 사용됩니다. 더 나은 데이터를 얻기 위해 이상치 제거를 수행하며, 해당 정보로부터 초기 임계치를 설정하여 분석 내용의 대략적인 훌륭한 예측 값 또는 제품을 추론합니다. 이상치 제거를 수행하는 데 여러 기술이 있으며, 다음은 그 중 일부입니다.

1. 범위 기반 이상치 제거
2. 표준 편차 기반 이상치 제거
3. 이상한 데이터로 원인 분석
4. 데이터 평활화
5. 군집화

Python에서 이상치 제거를 수행하는 데 가장 일반적인 방법 중 하나는 numpy와 pandas를 사용하는 것입니다. 다음은 numpy와 pandas를 사용하는 방법입니다.

”’python
import numpy as np
import pandas as pd

# 1. 데이터 가져오기
data = pd.read_csv(‘data.csv’)

# 2. 이상치 확인
q1 = np.percentile(data[‘column_name’], 25)
q3 = np.percentile(data[‘column_name’], 75)
iqr = q3 – q1
lower_bound = q1 – 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
outliers = data[(data[‘column_name’] < lower_bound) | (data['column_name'] > upper_bound)]

# 3. 이상치 제거
clean_data = data[(data[‘column_name’] >= lower_bound) & (data[‘column_name’] <= upper_bound)] ''' 위 코드는 데이터를 가져와서 해당 데이터 열(column)의 1, 3분위수를 계산하고, IQR을 이용하여 이상치의 경계값을 계산한 다음, 이상치를 식별합니다. 이상치를 제거하기 위해 데이터를 다시 filter할 수 있습니다. 그러나 이상치 제거 기술이 언제나 쓸만한 것은 아닙니다. 다음과 같은 경우에는 굳이 이상치를 제거하지 않는 것이 좋을 수도 있습니다. 1. 이상치가 드물고 없다고 가정한 값이 포함될 수 있습니다. 2. 이상치가 적절한 값으로 추가되었을 수 있습니다. 예를 들어, 상용 소프트웨어 구매정보를 분석하면 그 소프트웨어와 선호하는 기술이 얼마나 progressive한지 검색할 수 있습니다. 이 경우에는 적절한 outlier value가 결론에 영향을 줄 것입니다. FAQ Q1. 이상치 제거는 무엇일까요? A1. 이상치 제거는 데이터 분석 및 기계학습 작업에서 데이터 포인트의 이상한 값을 제거하는 기술입니다. Q2. 이상치 제거를 왜 하는 걸까요? A2. 이상치는 데이터 분석 결과를 왜곡시키고 오분류를 유발할 수 있습니다. 이상치를 제거하는 것은 데이터의 정확성을 향상시키고 모델 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. Q3. 이상치 제거에 대한 흔한 기술은 무엇인가요? A3. 범위 기반 이상치 제거, 표준 편차 기반 이상치 제거, 이상한 데이터로 원인 분석, 데이터 평활화, 군집화 등이 있습니다. Q4. Python에서 이상치 제거를 수행하는 방법은 무엇인가요? A4. 가장 일반적인 방법 중 하나는 numpy와 pandas를 사용하는 것입니다. 예를 들어, 데이터를 가져와서 해당 데이터 열(column)의 1, 3분위수를 계산하고, IQR을 이용하여 이상치의 경계값을 계산한 다음, 이상치를 식별하고, 이상치를 제거하기 위해 데이터를 다시 filter할 수 있습니다.

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통계학자들은 자료 중에 이상치를 제거하는 것이 좋은 분석 결과를 얻는 데 도움이 된다고 합니다. 이상치는 일반적으로 전형적인 분포에서 벗어나고, 자료에서 특이한 값을 가지는 평균과 표준 편차를 크게 왜곡합니다. 따라서 이상치가 포함된 데이터로 분석을 수행하면 결과가 왜곡되고, 일반적으로 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다.

Pandas는 파이썬에서 데이터 분석을 수행할 때 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. Pandas의 고급 기능 중 하나는 이상치를 자동으로 처리하는 기능을 제공한다는 것입니다. pandas.DataFrame.quantile() 메소드를 사용하여 IQR(Interquartile Range)로 이상치를 제거할 수 있습니다. 이를 통해 극단적인 데이터 값의 영향을 줄이고, 데이터 분석의 정확도를 높일 수 있습니다.

IQR은 데이터의 중간 50%를 나타내는 중앙 50%를 계산하는 데 사용됩니다. IQR은 상위 25%와 하위 25%의 데이터 간격입니다. 상위 25%와 하위 25%는 Q3과 Q1으로 각각 나타낼 수 있습니다. 다음은 IQR을 구하는 공식입니다.

IQR = Q3 – Q1

일반적으로 이상치는 데이터 분포의 Q3 + 1.5IQR보다 높은 값이나 Q1 – 1.5IQR보다 낮은 값입니다. 이러한 값은 Pandas를 사용하여 찾을 수 있습니다.

Pandas를 사용하여 이상치를 제거하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터 프레임에서 분포를 계산합니다.
2. IQR 값을 찾습니다.
3. Q3 + 1.5IQR 및 Q1 – 1.5IQR의 임계값을 찾습니다.
4. 임계값 아래에 있는 값을 데이터 프레임에서 제거합니다.

이제 예시를 통해 이상치 제거 방법을 보여드리겠습니다. 가장 일반적인 예시는 주문 데이터에서 이상치를 제거하는 것입니다.

예를 들어, 온라인 요리 서비스에서 주문되는 음식을 추적하는 데이터가 있다고 가정해보겠습니다. 이 데이터의 열은 ‘주문 시간’, ‘주문 금액’, ‘주문 내용’, ‘주소’ 등이 있습니다. 이 때, ‘주문 금액’ 열에서 이상치를 제거하고 싶다면 어떻게 해야 할까요?

예를 들어, 데이터 프레임이 다음과 같다고 가정합니다.

“`
import pandas as pd

data = {
‘주문 시간’: [‘2020-01-01 12:00:00’, ‘2020-01-01 12:30:00’, ‘2020-01-01 13:00:00’, ‘2020-01-01 14:00:00’, ‘2020-01-01 15:00:00’, ‘2020-01-01 15:30:00’, ‘2020-01-01 16:00:00’, ‘2020-01-01 17:00:00’],
‘주문 금액’: [10000, 12000, 13500, 15000, 20000, 25000, 30000, 50000],
‘주문 내용’: [‘김치찌개, 돼지갈비’, ‘된장찌개, 삼겹살’, ‘김치찌개, 돼지불고기’, ‘짬뽕, 탕수육’, ‘짜장면, 짬뽕’, ‘찜닭, 탕수육’, ‘짜장면, 짬뽕’, ‘순대국밥’]
}

df = pd.DataFrame(data)
“`

Pandas를 사용하여 ‘주문 금액’ 열에서 이상치를 제거하려면 다음과 같이 하면 됩니다.

“`
Q1 = df[‘주문 금액’].quantile(0.25)
Q3 = df[‘주문 금액’].quantile(0.75)
IQR = Q3 – Q1

df = df[(df[‘주문 금액’] >= Q1 – 1.5*IQR) & (df[‘주문 금액’] <= Q3 + 1.5*IQR)] ``` 위 코드를 실행하면 이상치가 제거된 DataFrame을 돌려받습니다. IQR를 사용하여 이상치를 제거하는 것은 데이터 처리에 대한 기본적인 방법이지만, 데이터의 분포가 뚜렷하지 않거나, 분석 대상에서 폭넓이 이상치가 발견되는 경우에는 다른 기법을 적용할 필요가 있습니다. FAQ Q: 이상치란 무엇인가요? A: 이상치는 데이터의 일반적인 분포에서 벗어나고, 자료에서 특이한 값을 가지는 평균과 표준 편차를 크게 왜곡합니다. Q: 이상치를 제거하는 것의 장단점은 무엇인가요? A: 이상치를 제거하는 것은 결과를 왜곡하거나 예상치 못한 결과를 초래하는 것을 방지하며, 데이터 분석의 정확도를 높일 수 있습니다. 그러나 이상치를 제거하는 것은 데이터에서 유용한 정보를 잃을 수 있습니다. 이러한 정보는 분석 결과에 영향을 미치지만 제거된 이상치 덕분에 적절한 결론에 도달하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Q: 데이터에서 이상치를 어떻게 식별할 수 있나요? A: 일반적으로 이상치는 데이터 분포의 IQR 값 이상으로 높은 값이나 IQR 값 이상으로 낮은 값입니다. Q: 무작위로 생성된 데이터의 경우 이상치를 어떻게 처리할까요? A: 무작위로 생성된 데이터의 경우 이상치가 발생할 확률이 적으므로 이상치가 발견되더라도 이를 처리하지 않아도 됩니다. 그러나 실제 데이터에서 이상치가 발견될 경우 해당 이상치를 처리하도록 권장합니다.

파이썬 이상치 대체에 대한 기사

이상치(outlier)란 일반적인 데이터에서 벗어나 극단적인 값으로, 데이터 분석에서 문제가 될 수 있습니다. 이상치가 있는 데이터를 모델링하면 예측력이 떨어지고 신뢰성이 떨어지게 됩니다. 이상치를 제거하기도 하지만, 대체하는 것이 좋은 경우도 있습니다. 이번에는 파이썬으로 이상치를 어떻게 대체할 수 있는지 알아보겠습니다.

1. 중앙값(median)으로 대체하기 – 가장 보편적인 이상치 도출 방법입니다. 중앙값은 데이터를 오름차순으로 정렬했을 때 정 가운데 있는 데이터입니다. 이상치가 있는 데이터와 중앙값 사이 거리를 구하고, 이상치를 중앙값으로 대체합니다. 중앙값은 대부분 이상치를 잘 처리하지만, 데이터가 skewed되어 있을 경우 잘 작동하지 않을 수 있습니다.

2. 평균값(mean)으로 대체하기 – 중앙값과 마찬가지로 매우 보편적인 방법입니다. 평균값은 데이터를 모두 더한 후에 갯수로 나눈 값입니다. 이상치가 있는 데이터와 평균값 사이 거리를 구하고, 이상치를 평균값으로 대체합니다. 평균값은 중앙값에 비해 이상치에 더 민감하지만, symmetrical한 데이터에 대해서는 잘 작동합니다.

3. 데이터 규모별 대체 – 이상치가 존재하는 컬럼에서 작은 값이 수치가 큰 값보다 큰 경우, 작은 값을 대체할 수 있습니다. 이전에 언급한 중앙값이나 평균값도 가능하지만, 개념은 좀 다릅니다.

4. 패턴 대체 – 이상치가 한 로우(행)에 몰려 있다면, 평균같은 값으로 대체하는 방법 말고 회귀 분석 같은 방법으로 맞추려 시도할 수 있습니다.

5. 이상치를 무시하기 – 이 방법은 이상치의 영향력을 최소화하려 시도하는 방식입니다. 이상치가 모델링에 중요하지 않다고 판단될 때, 분석의 큰 관심을 받지 않는 경우나 이상치가 그렇게 많지 않을 때 당연히 이 방법을 고려해볼만 합니다.

6. 각 컬럼별 스케일링 방법 – MinMaxScaler, StandardScaler, RobustScaler 등의 스케일링 방법을 사용하여 이상치에 더 효과적인 영향을 끼칠 수 있습니다.

FAQ

Q: 이상치 대체에서 중앙값과 평균값을 사용하는 경우, 이미 outlier를 처리하는 이유는 무엇인가요?
A: 이상치를 처리한다는 것은 대부분의 경우 이상치를 유발한 데이터 수집 오류를 수정하기 위한 것입니다. 데이터 수집 오류를 수정하면 outlier의 수를 줄일 수 있습니다. 이상치를 제거하거나 대체해야 원활한 분석이 가능하기 때문입니다.

Q: 이상치 대체가 적절한 경우는 무엇인가요?
A: 이상치가 몇 개 있을 때는 이상치를 무시하거나 제거하는 경우가 대부분입니다. 하지만 이상치의 비율이 높으면 무시할 수 없습니다. 대체하는 방법을 사용해야 합니다. 계산 결과가 더 정확해지기 때문입니다.

Q: 모든 변수에 이상치 대체를 적용해야 하나요?
A: 이상치가 많은 변수만 적용하면 됩니다. 이상치가 적은 변수에서 대체하면 모델이 과대적합될 수 있습니다.

Q: 파이썬에는 이상치 대체에 특화된 라이브러리가 있나요?
A: Yes. PyOD, scikit learn 등이 그러합니다. PyOD는 outlier detection과 대체를 동시에 지원합니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 효율적인 이상치 처리를 할 수 있습니다.