[R]데이터전처리 할때 필요한 10가지 코드

 

데이터 전처리는 모든 데이터 분석 프로젝트에서 필수적인 단계입니다. 여기에는 추가 분석 및 모델링에 사용할 수 있도록 데이터를 정리, 변환 및 구성하는 작업이 포함됩니다. 이 블로그 게시물에서는 R에서 데이터를 전처리하는 10가지 방법을 살펴보겠습니다. 데이터 정리, 데이터 변환 및 데이터 시각화를 포함한 다양한 기술을 다룰 것입니다.

1. 누락된 값 제거

데이터 전처리의 첫 번째 단계 중 하나는 누락된 값을 제거하는 것입니다. R에서는 na.omit() 함수를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 이 함수는 데이터 프레임에서 누락된 값이 있는 모든 행을 제거합니다. 예를 들어 다음 코드는 데이터 프레임 데이터에서 누락된 값이 있는 모든 행을 제거합니다.

data <- na.omit(data)

 

2. 누락된 값 대치

누락된 값을 처리하는 또 다른 방법은 대치하는 것입니다. 이는 결측값을 비결측값의 평균 또는 중앙값과 같은 대체 값으로 대체하는 것을 의미합니다. R에서 mice 패키지는 강력하고 유연한 대치 방법을 제공합니다. 다음 코드는 mice() 함수를 사용하여 데이터 프레임 데이터에서 누락된 값을 대치합니다.

library(mice)
imputedData <- mice(data)

 

3. 범주형 변수 다루기

범주형 변수는 제한된 수의 값을 가질 수 있는 변수입니다. R에서 범주형 변수는 종종 요인으로 표시됩니다. 변수를 요인으로 변환하려면 as.factor() 함수를 사용하십시오. 예를 들어 다음 코드는 성별 변수를 요인으로 변환합니다.

data$gender <- as.factor(data$gender)

 

4.  Feature Scaling 

Feature Scaling은 데이터의 특징이나 독립 변수의 구간을 표준화하는 방법입니다. 일부 머신러닝 알고리즘은 입력 변수의 규모에 민감하기 때문에 이는 중요합니다. R에서는 scale() 함수를 사용하여 변수를 확장할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 데이터 프레임 데이터의 변수를 스케일링합니다.

data_scaled <- scale(data)

 

5. 데이터 변환

데이터 변환은 특정 가정을 충족하도록 변수를 변환하는 프로세스입니다. 예를 들어 선형 회귀에서는 응답 변수가 정규 분포를 따른다고 가정합니다. R에서는 log() 및 sqrt() 함수를 사용하여 변수를 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 변수 y의 로그를 취합니다.

data$y <- log(data$y)

 

6. 이상치 감지

이상치는 다른 관측치에서 멀리 떨어진 관측치입니다. R에서는 boxplot() 함수를 사용하여 이상값을 감지할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 변수 y의 상자 그림을 만듭니다.

boxplot(data$y)

 

7. 데이터 시각화

데이터 시각화는 데이터 전처리에서 중요한 단계입니다. 데이터의 특성을 이해하고 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. R에서 ggplot2 패키지는 데이터 시각화를 위한 강력하고 유연한 도구를 제공합니다. 예를 들어 다음 코드는 변수 x 및 y의 산점도를 만듭니다.

library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + geom_point()

 

8. 데이터 샘플링

데이터 샘플링은 분석을 위해 데이터의 하위 집합을 선택하는 프로세스입니다. R에서 sample() 함수는 데이터의 임의 샘플을 선택하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 데이터 프레임 데이터에서 100개 관찰의 무작위 샘플을 선택합니다.

sampleData <- data[sample(1:nrow(data), 100),]

 

9. 데이터 집계

데이터 집계는 데이터를 더 작은 단위로 그룹화하여 요약하는 프로세스입니다. R에서는 집계() 함수를 사용하여 데이터를 집계할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 변수 x의 각 값에 대해 변수 y의 평균을 계산합니다.

aggregateData <- aggregate(y ~ x, data = data, mean)

 

10. 데이터 병합

Data merging은 서로 다른 소스의 데이터를 결합하는 프로세스입니다. R에서는 merge() 함수를 사용하여 데이터를 병합할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 변수 id를 기준으로 데이터 프레임 data1과 data2를 병합합니다.

mergedData <- merge(data1, data2, by = "id")

 

마치며

데이터 전처리는 반복적인 프로세스이며 분석을 위해 데이터를 완전히 정리하고 준비하기 위해 여러 단계가 필요할 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 또한 원하는 결과를 얻을 수 있도록 전처리 후 데이터를 시각화하는 것이 좋습니다. R과 다양한 데이터 조작 기능을 사용하면 추가 분석 및 모델링을 위해 데이터를 쉽고 효율적으로 전처리할 수 있습니다.