Pythonを使ったデータクレンジングをどのように行うか
収集したデータを処理して整理し、不必要な情報を削除し、データの品質問題を解決し、データを分析やモデリングに使用できるようにすることをデータクリーニングといいます。
一般的なデータクレンジングの方法とテクニックをご紹介します。
- 欠損値の処理：
- 欠損値をfillna()関数で埋める際は、平均値や中央値など、適切な値で埋めることを考慮する。
- 欠損値を含む行または列をdropna()関数で削除する。
- 重複値処理
- ダプリケート行を見つけるには duplicated() 関数を使用し、ダプリケート行を削除するには drop_duplicates() 関数を使用します。
- 重複値をすべて削除するか、最初の重複値または最後の重複値のいずれかを 1 つだけ保持するかどうかを選択できます。
- 異常値処理：
- 正規分布に従わないような外れ値を発見・処理するには、平均値 ± n × 標準偏差といった統計的方法や箱ひげ図といった視覚化ツールが利用できます。
- 異常値を削除するか、補間などの方法で処理することも考えられる。
- 形式を変更する：
- astype()関数を使い、文字列から数値へのような適切な型に変換する。
- 文字列をdatetime型に変換するにはto_datetime()関数を使用します。
- データの集約と分解
- 指定したキーに従って複数のデータセットをマージするには、merge() 関数を使用できます。
- 文字列型のデータを分割するには、split() 関数を使用して複数のフィールドに分割できます。
- データの正規化
- データを正規化するには、正規表現または文字列処理関数が使用でき、空白の除去、小文字への変換などが行えます。
上記は一般的なデータクレンジング手法・テクニックの一例ですが、実際の利用ではさらに多くのケースや要件があります。データの種類や課題に応じて、適切な手法とツールを選択してデータクレンジングを実行する必要があります。
