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1. Upsampling으로 주기 변환 시 생기는 결측값을 채우는 방법 (Filling forward/backward) Upsampling은 시계열 데이터의 빈도를 증가시키는 기법으로, 일반적으로 데이터 포인트가 적은 낮은 주기에서 높은 주기로 변환할 때 사용됩니다. 하지만 이렇게 주기를 변환할 때 결측값이 발생할 수 있습니다. 이러한 결측값을 채우는 방법 중 하나는 Forward Filling과 Backward Filling입니다. Forward Filling은 이전 데이터 포인트의 값을 그대로 사용하여 결측값을 채우는 방법입니다. 즉, 결측값 이전의 가장 최근의 데이터 포인트의 값을 사용합니다. 이 방법은 주기 변환이 발생하는 시계열 데이터에 적용하기 좋습니다. 이유는 이전의 값이 현재 값과 비슷하게..

연속형 변수를 범주화하는 방법 중에는 여러 개의 구간으로 나누어 각 구간을 하나의 범주로 만드는 방법이 있습니다. 이번에는 np.digitize()와 pd.cut() 두 가지 함수를 이용하여 연속형 변수를 여러 개의 구간별로 범주화하는 방법에 대해 알아보겠습니다. np.digitize()를 이용한 연속형 변수의 여러개 구간별 범주화 np.digitize() 함수는 연속형 변수를 구간별로 범주화하는 데에 유용한 함수입니다. 이 함수는 입력값인 X와 구간을 정의한 bins를 받아 X의 각 값이 몇 번째 구간에 속하는지 반환합니다. 예를 들어, 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 가정해봅시다. import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1,..

데이터프레임에는 여러 개의 칼럼이 존재할 수 있습니다. 각각의 칼럼은 다양한 방식으로 결측값이 처리될 수 있습니다. 이번에는 데이터프레임의 여러 개의 칼럼에 대해 결측값을 다르게 대체하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 데이터프레임의 여러 개의 칼럼에 대해 결측값을 다르게 대체하는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 첫 번째 방법은 각각의 칼럼에 대해 개별적으로 대체하는 것이고, 두 번째 방법은 특정 규칙을 적용하여 모든 칼럼에 대해 일괄적으로 대체하는 것입니다. 1. 각각의 칼럼에 대해 개별적으로 대체하기 데이터프레임의 각각의 칼럼에 대해 개별적으로 결측값을 대체하는 방법은 fillna() 메소드를 이용하는 것입니다. fillna() 메소드를 이용하여 각 칼럼에 대해 개별적으로 결측값을 대체할 수 ..

DataFrame에서 데이터를 반복(iterate)하며 처리할 때, Pandas는 다음과 같은 방법들을 제공합니다. pd.DataFrame.iterrows() : 행에 대해 순환 반복 DataFrame의 인덱스와 각 행의 데이터를 순환적으로 반환 데이터를 수정할 경우, 매우 느릴 수 있음 예시 : for index, row in df.iterrows(): pd.DataFrame.iteritems() : 열에 대해 순환 반복 DataFrame의 칼럼 이름과 각 열의 데이터를 순환적으로 반환 대용량 데이터에 유용함 예시 : for col_name, series in df.iteritems(): pd.DataFrame.itertuples() : 이름이 있는 튜플 (인덱스, 행, 열) 에 대해 순환 반복 Dat..

데이터 분석에서는 주어진 데이터에서 표본을 추출하는 경우가 많이 있습니다. 이를 위해 pandas 라이브러리를 사용하여 DataFrame으로부터 무작위로 표본을 추출할 수 있습니다. 이를 위한 여러가지 방법들을 살펴보겠습니다. 1. DataFrame으로부터 특정 개수의 표본을 무작위로 추출하기 (number) pandas 라이브러리의 sample() 메서드를 사용하면 DataFrame으로부터 무작위로 특정 개수의 표본을 추출할 수 있습니다. n 인자에 추출하고자 하는 표본의 개수를 지정합니다. import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') sampled_df = df.sample(n=100) 2. DataFrame으로부터 특정 비율의 표본을 무작위로 추출하기 (f..

pandas DataFrame에서 칼럼을 다루는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 글에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다. pandas DataFrame의 칼럼 이름 확인하기 pandas DataFrame에서 특정 칼럼 포함 여부 확인하기 pandas DataFrame에서 특정 칼럼 선택하기 pandas DataFrame에서 특정 칼럼 제외하기 pandas DataFrame 칼럼 이름 바꾸기 pandas DataFrame의 칼럼 이름 확인하기 1. DataFrame의 칼럼 이름을 확인하려면 df.columns를 사용합니다. 아래 코드를 실행하면 DataFrame df의 칼럼 이름을 확인할 수 있습니다. print(df.columns) pandas DataFrame에서 특정 칼럼 포함 여부 확인하기 DataF..

데이터 분석에서 결측값은 분석에 방해가 되는 요소입니다. 결측값을 제외하고 분석을 진행하게 되면 데이터 분석의 정확도를 높일 수 있습니다. 하지만 결측값을 제외하면 데이터의 수가 줄어들게 되어 분석의 정확도가 낮아질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 결측값을 선형회귀모형으로 대체할 수 있습니다. (1) 결측값을 제외한 데이터로부터 선형회귀모형 훈련하기 선형회귀모형은 독립변수와 종속변수 사이의 선형적인 관계를 나타내는 모델입니다. 이 모델을 통해 결측값을 대체할 수 있습니다. 선형회귀모형을 훈련하기 위해서는 다음과 같은 과정이 필요합니다. 데이터 불러오기 결측값 제거하기 종속변수와 독립변수 선택하기 선형회귀모형 만들기 모델 훈련하기 (2) 선형회귀모형으로 부터 추정값 계산하기 선형회귀모형을 통해..

Pandas DataFrame에서 칼럼 순서를 변경하는 방법은 여러가지가 있습니다. 이번 글에서는 다음과 같은 방법들을 소개하고자 합니다. 직접 순서를 지정하기 알파벳 순서로 정렬하기 특정 칼럼을 기준으로 정렬하기 직접 순서를 지정하기 1. 직접 순서를 지정하기 DataFrame에서 특정 칼럼들의 순서를 바꾸기 위해서는 다음과 같이 직접 순서를 지정해주면 됩니다. df = df[['col2', 'col1', 'col3']] 위와 같이 DataFrame에서 순서를 변경하고 싶은 칼럼들을 리스트 형태로 지정해줍니다. 이 때 지정한 순서대로 DataFrame의 칼럼이 정렬됩니다. 2. 알파벳 순서로 정렬하기 DataFrame의 칼럼을 알파벳 순서대로 정렬하기 위해서는 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다. ..

그룹별로 데이터를 처리해야 하는 경우가 종종 있습니다. Pandas DataFrame에서는 groupby 함수를 이용해 그룹별로 데이터를 묶은 후 처리할 수 있습니다. 이번에는 groupby 함수를 이용해 그룹별로 정렬 및 값을 추가하는 방법에 대해 알아보겠습니다. (1) 그룹별로 x 칼럼을 기준으로 내림차순 정렬하기 groupby 함수를 이용해 데이터를 그룹화한 후 apply 함수를 이용해 그룹별로 정렬을 수행할 수 있습니다. 아래 예제는 group 칼럼을 기준으로 x 칼럼을 내림차순 정렬하는 코드입니다. import pandas as pd # 예제 데이터 생성 df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'x': [3, 1, 2, 4]}) # 그룹별로 x ..

Pandas에서는 그룹 단위로 데이터를 처리할 수 있습니다. 이번에는 그룹 단위로 데이터를 정렬하고, 누적 비율을 계산하는 방법과 그룹 단위로 특정 분위수의 위치를 구하는 방법에 대해 알아보겠습니다. (1) 그룹별로 x 칼럼을 정렬 후 누적 비율을 구하기 그룹 단위로 데이터를 정렬하고 누적 비율을 계산하기 위해서는 groupby 메서드와 cumsum 메서드를 사용할 수 있습니다. 먼저 다음과 같은 DataFrame이 있다고 가정해봅시다. group x 0 A 1 1 A 2 2 A 3 3 B 4 4 B 5 5 B 6 여기서 group 칼럼을 기준으로 그룹을 지정한 후 x 칼럼을 정렬하고 누적 비율을 계산해보겠습니다. df.groupby('group')['x'].apply(lambda x: x.sort_va..