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get_dummies 빠르게 배우기: 초보자를 위한 안내서

get_dummies 빠르게 배우기: 초보자를 위한 안내서

MoeNagy Dev

get_dummies의 훌륭함: 쉽게 데이터 변형하기

get_dummies란?

get_dummies() 함수는 파이썬 데이터 분석 생태계에서 특히 pandas 라이브러리 내에서 강력한 도구입니다. 이 함수는 주로 범주형 변수의 인코딩에 사용되며, 기계 학습 모델 및 기타 데이터 분석 작업에 필수적인 단계입니다.

get_dummies()의 목적은 범주형 변수를 기계 학습 알고리즘이 쉽게 이해하고 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 것입니다. 범주형 변수는 레이블, 카테고리 또는 그룹과 같은 비숫자 데이터를 나타내는 변수이므로 모델에서 사용하기 전에 인코딩되어야 합니다. get_dummies()는 이 과정을 통해 범주형 변수 내 각 고유한 카테고리에 대해 이진 (0/1) 열을 생성하여 원핫 인코딩이라고 하는 프로세스를 수행합니다.

get_dummies()를 사용하면 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다:

  1. 데이터 준비를 단순화: 더미 변수 또는 원핫 인코딩 열을 수동으로 생성하는 대신 get_dummies()를 사용하면 이 프로세스를 자동화하여 시간을 절약하고 오류 가능성을 줄일 수 있습니다.
  2. 모델 성능 향상: 범주형 변수를 적절하게 인코딩함으로써 get_dummies()는 기계 학습 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 기계 학습 모델은 일반적으로 숫자 데이터와 더 잘 작동하기 때문입니다.
  3. 데이터 무결성 유지: get_dummies()는 인코딩된 데이터가 원래 범주형 정보를 정확하게 나타내도록 보장하여 데이터 내의 관계 및 패턴을 보존합니다.
  4. 유연성 제공: 이 함수는 인코딩 프로세스를 특정 요구사항과 선호에 맞게 맞춤화할 수 있는 다양한 사용자 정의 옵션을 제공합니다.

언제 get_dummies를 사용해야 할까요?

get_dummies()는 데이터셋에 범주형 변수가 포함된 경우에 특히 유용합니다. 이러한 변수는 제품 카테고리, 고객 인구통계, 지리적 위치와 같은 다양한 정보를 나타낼 수 있습니다. 이러한 변수를 인코딩하는 것은 데이터 분석과 모델링을 위해 데이터를 준비하는 중요한 단계입니다.

범주형 데이터는 CSV, Excel 또는 SQL 데이터베이스와 같은 형식으로 저장된 구조화된 데이터, 고객 리뷰, 소셜 미디어 게시물 또는 설문 응답과 같은 텍스트 기반 데이터, 판매 수치나 센서 데이터와 같은 시계열 데이터와 같은 다양한 종류의 데이터셋에서 종종 발견됩니다.

데이터의 원본에 상관없이 범주형 변수를 인코딩해야 하는 요구는 일반적인 과제입니다. get_dummies()는 이 문제에 대한 간단하고 효율적인 해결책을 제공하여 기계 학습 알고리즘 및 기타 데이터 분석 기법에서 효과적으로 사용할 수 있는 형식으로 데이터를 변환하는 데 도움을 줍니다.

get_dummies를 위한 데이터 준비

get_dummies()를 적용하기 전에 데이터를 적절하게 준비하는 것이 중요합니다. 다음 단계를 따르면 됩니다:

  1. 범주형 열 식별: 데이터셋을 조사하여 범주형 데이터가 포함된 열을 확인하고 식별합니다. 주로 문자열 또는 객체 데이터 유형과 같은 비숫자값을 가진 열입니다.

  2. 누락된 값 처리: 범주형 열에 있는 누락된 값을 적절히 처리합니다. 이는 누락된 데이터를 보완하거나 해당 행을 제외하는 방식으로 처리할 수 있습니다.

  3. 데이터 유형 탐색: 범주형 열의 데이터 유형이 적합한지 확인합니다. 필요한 경우 이를 올바른 데이터 유형으로 변환하십시오 (int에서 object로 변환하는 등), 이는 get_dummies()가 적절히 처리할 수 있도록 합니다.

판다스를 사용하여 get_dummies()에 데이터를 준비하는 예시를 살펴보겠습니다:

import pandas as pd
 
# 데이터셋 로드
df = pd.read_csv('your_data.csv')
 
# 범주형 열 식별
categorical_cols = df.select_dtypes(include='object').columns
 
# 누락된 값 처리 (예: 'unknown'으로 채우기)
df[categorical_cols] = df[categorical_cols].fillna('unknown')
 
# 올바른 데이터 유형 확인
df[categorical_cols] = df[categorical_cols].astype('object')

이러한 준비 단계를 따르면 get_dummies() 함수가 효과적으로 작동하기 위해 데이터가 올바른 형식으로 준비됩니다.

get_dummies 적용하기

판다스에서 get_dummies()를 사용하는 기본 구문은 다음과 같습니다:

pd.get_dummies(data, columns=None, prefix=None, prefix_sep='_', drop_first=False, dtype=None)

주요 매개변수를 살펴보겠습니다:

  • data: 인코딩하려는 범주형 변수가 포함된 입력 DataFrame 또는 Series입니다.
  • columns: 인코딩하려는 특정 열입니다. 제공하지 않으면 get_dummies()는 모든 범주형 열을 인코딩합니다.
  • prefix: 인코딩된 열 이름에 사용할 접두사입니다. 제공하지 않으면 원래 열 이름을 사용합니다.
  • prefix_sep: 접두사와 인코딩된 열 이름 사이에 사용할 구분 문자입니다.
  • drop_first: 상호공선성을 피하기 위해 인코딩된 열 중 하나를 삭제할지를 결정하는 부울 플래그입니다.
  • dtype: 인코딩된 열의 데이터 유형입니다.

간단한 데이터셋에서 get_dummies()를 사용하는 예시를 살펴보겠습니다:

import pandas as pd
 
# 샘플 데이터
data = {'color': ['red', 'green', 'blue', 'red', 'green'],
        'size': ['small', 'medium', 'large', 'medium', 'small']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# get_dummies 적용
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=['color', 'size'])
print(encoded_df)

출력:

   color_blue  color_green  color_red  size_large  size_medium  size_small
0          0            0          1           0            0           1

1 0 1 0 0 1 0 2 1 0 0 1 0 0 3 0 0 1 0 1 0 4 0 1 0 0 0 1


이 예제에서 `get_dummies()`는 `'color'`와 `'size'` 열에서 각 고유한 카테고리에 대해 이진 열을 생성하여 범주형 데이터를 인코딩합니다.

## get_dummies 출력 해석

`get_dummies()`의 출력은 다음과 같이 해석할 수 있습니다:

1. **인코딩된 열**: 원래 범주형 열의 각 고유 카테고리는 해당 카테고리의 존재 여부를 나타내는 새로운 이진 열로 표시됩니다. 1의 값은 해당 카테고리의 존재를 나타내고 0은 해당 카테고리의 부재를 나타냅니다.

2. **특성 중요도**: 인코딩된 열의 상대적 중요도는 특성 중요도 분석이나 모델 계수 검사 등의 기법을 사용하여 평가할 수 있습니다. 이를 통해 문제에 가장 영향력이 있는 카테고리를 파악할 수 있습니다.

3. **고차원 특성**: 범주형 변수가 많은 고유 카테고리 (고차원)로 구성되어 있는 경우 결과적으로 인코딩된 열은 매우 희소하고 고차원이 될 수 있습니다. 이러한 경우 데이터의 복잡성을 관리하기 위해 다른 인코딩 방법이나 특성 선택 기술을 고려해야 할 수 있습니다.

다음은 인코딩된 열의 특성 중요도를 해석하는 예시입니다:

```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 샘플 데이터
data = {'color': ['red', 'green', 'blue', 'red', 'green'],
        'size': ['small', 'medium', 'large', 'medium', 'small'],
        'target': [0, 1, 0, 1, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# get_dummies 적용
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=['color', 'size'])

# 로지스틱 회귀 모델 훈련
X = encoded_df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 특성 중요도 검사
print(dict(zip(X.columns, model.coef_[0])))

출력:

{'color_blue': -0.6931471805599453,
 'color_green': 0.6931471805599453,
 'color_red': 0.0,
 'size_large': 0.6931471805599453,
 'size_medium': 0.0,
 'size_small': -0.6931471805599453}

이 예제에서는 로지스틱 회귀 모델의 계수를 사용하여 인코딩된 특성의 상대적 중요도를 평가하는 방법을 보여줍니다. 특성 중요도는 데이터에 대한 통찰력을 얻고 추가적인 데이터 전처리나 특성 선택 단계를 수행하는 데 사용될 수 있습니다.

특별한 경우 다루기

get_dummies()는 강력한 도구이지만, 범주형 변수를 처리할 때 일부 특별한 경우를 만날 수 있습니다:

  1. 드문 카테고리 다루기: 범주형 변수에 매우 드문 카테고리가 있는 경우 과적합이나 불필요하게 희소한 특성을 생성하지 않도록 이들을 함께 그룹화하거나 제외하는 것을 고려할 수 있습니다.

  2. 다중 단계 범주형 변수 처리: 범주형 변수에 계층적이거나 다중 단계 구조 (예: 하위 카테고리가 있는 제품 범주)가 있는 경우 타겟 인코딩이나 서수 인코딩과 같은 고급 인코딩 기법을 사용하여 수준 간의 관계를 캡처해야 할 수 있습니다.

  3. get_dummies와 다른 전처리 기법 결합: get_dummies()는 스케일링, 대치 또는 특성 선택과 같은 다른 데이터 전처리 기법과 결합하여 포괄적인 데이터 변환 파이프라인을 만드는 데 사용될 수 있습니다.

다음은 드문 카테고리를 처리하고 get_dummies()를 다른 전처리 단계와 결합하는 방법을 보여주는 예시입니다:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.impute import SimpleImputer
 
# 샘플 데이터
data = {'color': ['red', 'green', 'blue', 'red', 'purple', 'green'],
        'size': ['small', 'medium', 'large', 'medium', 'small', 'large'],
        'feature1': [1.2, 3.4, 5.6, 2.1, 4.3, 6.5],
        'feature2': [10, 20, 30, 15, None, 25]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 드문 카테고리 처리 ('purple'을 'other'로 대체)
df['color'] = df['color'].replace('purple', 'other')
 
# get_dummies 적용
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=['color', 'size'])
 
# 결측값 보정
imputer = SimpleImputer()
encoded_df[['feature1', 'feature2']] = imputer.fit_transform(encoded_df[['feature1', 'feature2']])
 
# 수치적 특성 스케일링
scaler = StandardScaler()
encoded_df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(encoded_df[['feature1', 'feature2']])
 
print(encoded_df)

출력:

   color_green  color_other  color_red  size_large  size_medium  size_small  feature1  feature2
0            0            0          1           0            0           1  -1.341641 -1.154434
1            1            0          0           0            1           0   0.113553  0.577217
2            0            0          0           1            0           0   1.568659  1.308868
3            0            0          1           0            1           0  -0.613544 -0.577217
4            0            1          0           0            0           1   0.841648 -0.577217
5            1            0          0           1            0           0   1.840552  0.288609

이 예제에서는 드문 'purple' 카테고리를 보다 일반적인 'other' 카테고리로 대체합니다. 그런 다음 get_dummies() 함수를 적용하고 생성된 인코딩된 DataFrame을 결측값보정하고 수치적 특성을 스케일링하여 추가로 처리합니다.

특별한 경우를 다루고 get_dummies()를 다른 전처리 기법과 결합함으로써, 머신러닝 모델이나 다른 분석 작업을 위해 데이터를 준비하기 위한 견고하고 유연한 데이터 변환 파이프라인을 만들 수 있습니다.

get_dummies를 활용한 고급 기법

get_dummies()를 사용하는 데 더 익숙해지면 몇 가지 고급 기법과 고려 사항을 탐색하고 싶을 수 있습니다:

  1. 희소 행렬과 메모리 최적화: 높은 카디널리티 범주형 변수를 다룰 때, 생성된 one-hot 인코딩 피처는 매우 희소할 수 있고 상당한 메모리를 소비할 수 있습니다. 이러한 경우, 희소 행렬 표현을 사용하여 메모리 사용량을 최적화하고 데이터 처리의 효율성을 개선할 수 있습니다.

  2. get_dummies를 기계 학습 워크플로에 통합하기: get_dummies()는 독립적인 전처리 단계로서 또는 더 포괄적인 피처 엔지니어링 프로세스의 일부로 원활하게 통합될 수 있습니다.

  3. get_dummies와 다른 인코딩 방법 결합하기:get_dummies()는 강력한 도구이지만, 모든 유형의 범주형 데이터에 적합하지 않을 수 있습니다. 순서 인코딩, 타겟 인코딩, 또는 레이블 인코딩과 같은 다른 인코딩 방법을 탐색하고 이들과 결합할 수 있습니다.

조건문

파이썬에서 조건문을 사용하면 특정 조건에 따라 코드 블록을 실행할 수 있습니다. 가장 일반적인 조건문은 if-else 문입니다.

age = 18
if age >= 18:
    print("성인입니다.")
else:
    print("미성년자입니다.")

이 예제에서 age 변수가 18보다 크거나 같으면 if 문 아래의 코드 블록이 실행되고, "성인입니다."라는 메시지가 출력됩니다. 그렇지 않으면 else 문 아래의 코드 블록이 실행되고, "미성년자입니다."라는 메시지가 출력됩니다.

추가적인 조건을 추가하려면 elif (else if)를 사용할 수도 있습니다:

age = 65
if age < 18:
    print("미성년자입니다.")
elif age >= 18 and age < 65:
    print("성인입니다.")
else:
    print("노인입니다.")

이 경우 age 변수가 18보다 작으면 첫 번째 코드 블록이 실행됩니다. 만약 나이가 18부터 64 사이이면 (포함되는 범위), 두 번째 코드 블록이 실행됩니다. 만약 나이가 65 이상이면 세 번째 코드 블록이 실행됩니다.

반복문

파이썬에서 반복문을 사용하면 코드 블록을 반복적으로 실행할 수 있습니다. 가장 일반적인 반복문 유형은 for 반복문과 while 반복문입니다.

for 반복문

for 반복문은 리스트, 튜플 또는 문자열과 같은 시퀀스를 반복합니다.

fruits = ["사과", "바나나", "체리"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)

이 예에서 for 반복문은 fruits 리스트를 반복하고, 각 항목을 처리하는 코드 블록이 실행됩니다.

range() 함수를 사용하여 숫자의 시퀀스를 생성하고 반복할 수도 있습니다:

for i in range(5):
    print(i)  # 결과값: 0, 1, 2, 3, 4

while 반복문

while 반복문은 특정 조건이 참인 경우에만 코드 블록을 실행합니다.

count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

이 예에서 while 반복문은 count 변수가 5보다 작을 때까지 실행됩니다. 반복문 내부에서 현재 count 값이 인쇄되고, 그런 다음 값이 1씩 증가됩니다.

함수

파이썬에서 함수는 특정 작업을 수행하는 재사용 가능한 코드 블록입니다. 입력 매개변수를 받고 값을 반환할 수 있습니다.

def greet(name):
    print(f"안녕하세요, {name}!")
 
greet("Alice")  # 결과값: 안녕하세요, Alice!

이 예에서 greet() 함수는 name 매개변수를 받아 인사 메시지를 출력합니다. 함수는 "Alice"라는 인수를 사용하여 호출되며, "안녕하세요, Alice!"라는 메시지가 인쇄됩니다.

값을 반환하는 함수를 정의할 수도 있습니다:

def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(5, 3)
print(result)  # 결과값: 8

이 예에서 add_numbers() 함수는 ab라는 두 개의 매개변수를 받아 그들의 합을 반환합니다. 함수는 5와 3이라는 인수로 호출되며, 결과인 8이 result 변수에 저장됩니다.

함수는 기본 매개변수 값을 가질 수도 있습니다:

def greet(name, message="안녕하세요"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
greet("Alice")  # 결과값: 안녕하세요, Alice!
greet("Bob", "안녕")  # 결과값: 안녕, Bob!

이 예에서 greet() 함수는 message 매개변수의 기본값으로 "안녕하세요"를 가집니다. 함수가 호출될 때 message 인수가 제공되지 않으면 기본값이 사용됩니다.

모듈과 패키지

파이썬에서 모듈은 코드를 포함하는 단일 파이썬 파일이며, 패키지는 관련된 모듈의 모음입니다.

모듈을 사용하려면 import문을 사용할 수 있습니다:

import math
result = math.sqrt(16)
print(result)  # 결과값: 4.0

이 예에서 math 모듈이 가져와지고, math 모듈의 sqrt() 함수를 사용하여 16의 제곱근을 계산합니다.

특정 함수나 변수만 모듈에서 가져올 수도 있습니다:

from math import sqrt
result = sqrt(16)
print(result)  # 결과값: 4.0

이 예에서는 sqrt() 함수만 math 모듈에서 가져오므로 math. 접두사 없이 직접 사용할 수 있습니다.

패키지는 관련된 모듈의 모음입니다. 패키지에서 모듈을 가져오려면 점 표기법을 사용할 수 있습니다:

import numpy.random
result = numpy.random.randint(1, 11)
print(result)  # 결과값: 1과 10 사이의 난수

이 예에서는 numpy 패키지에서 random 모듈을 가져오고, randint() 함수를 사용하여 난수를 생성합니다.

예외 처리

파이썬에서 예외(Exception)는 프로그램의 일반적인 흐름을 방해하는 프로그램 실행 중 발생하는 이벤트입니다. try-except 블록을 사용하여 예외를 처리할 수 있습니다.

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("오류: 0으로 나눌 수 없음")

이 예에서 try 블록 내부의 코드는 10을 0으로 나누려고 시도하며, ZeroDivisionError가 발생합니다. except 블록은 이 오류를 잡고 오류 메시지를 출력합니다.

동일한 try-except 블록에서 여러 예외를 처리할 수도 있습니다:

try:
    number = int("abc")
except ValueError:
    print("오류: 잘못된 입력")
except TypeError:
\```python
print("오류: 잘못된 데이터 타입")

이 예제에서는 try 블록 내의 코드가 문자열 "abc"를 정수로 변환하는 시도를 하며, 이는 ValueError를 발생시킵니다. except 블록은 ValueErrorTypeError 예외를 모두 잡아 적절한 오류 메시지를 출력합니다.

결론

이 Python 튜토리얼에서는 조건문, 반복문, 함수, 모듈과 패키지, 그리고 예외 처리를 포함한 다양한 주제를 다루었습니다. 이러한 개념들은 효과적이고 효율적인 Python 코드 작성에 필수적입니다. 이러한 개념들을 연습하고 적용함으로써, 숙련된 Python 프로그래머가 되기 위한 길을 걷게 될 것입니다.

기억하세요, Python을 마스터하기 위한 핵심은 꾸준한 연습과 배우려는 의지입니다. Python 라이브러리와 프레임워크의 광범위한 생태계를 탐험하고, 실험하며 새로운 것을 시도하는 데 두려움을 갖지 마세요. 즐거운 코딩 하세요!

MoeNagy Dev