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pd.get_dummies를 사용하여 범주형 데이터 쉽게 인코딩하기

pd.get_dummies로 쉽게 범주형 데이터 인코딩하기

MoeNagy Dev

pd.get_dummies란?

pd.get_dummies의 목적 이해하기

pd.get_dummies는 Pandas 라이브러리의 함수로, 범주형 변수를 숫자 형식의 더미 변수로 변환하는 데 사용됩니다. 이는 데이터 전처리에서 흔히 사용되는 기술로, 주로 기계 학습 모델에서 숫자 입력 특성을 필요로 하는 경우에 사용됩니다.

pd.get_dummies 함수는 Pandas DataFrame 또는 Series를 입력으로 받아 각 고유한 범주를 바이너리 열로 나타내는 새로운 DataFrame을 생성합니다. 이때 해당 범주가 존재하는 경우 값을 1로, 존재하지 않는 경우 값을 0으로 표시합니다.

pd.get_dummies가 유용한 상황

pd.get_dummies는 다음과 같은 상황에서 특히 유용합니다:

  1. 범주형 변수 다루기: 성별, 도시, 제품 유형과 같은 범주형 변수가 데이터 세트에 있는 경우, 일반적으로 숫자 데이터로 작동하는 기계 학습 알고리즘에서 이를 이해할 수 있는 형식으로 변환해야 합니다.

  2. 기계 학습을 위한 데이터 준비: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리와 같은 많은 기계 학습 모델에서는 숫자 입력이 필요합니다. pd.get_dummies를 사용하면 이러한 모델에서 사용할 수 있는 특성으로 범주형 변수를 변환할 수 있습니다.

  3. 탐색적 데이터 분석: pd.get_dummies를 사용하여 범주형 변수를 인코딩하면 다른 범주 및 대상 변수 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있으며, 데이터 탐색적 분석 (EDA) 단계에서 유용합니다.

  4. 모델 성능 향상: 범주형 변수를 인코딩함으로써 기계 학습 모델의 성능을 향상시킬 수 있으며, 데이터의 기저 패턴을 더 잘 잡아낼 수 있습니다.

pd.get_dummies 사용 방법

DataFrame에서 범주형 변수 식별하기

pd.get_dummies를 사용하기 전에 DataFrame에서 범주형 변수를 식별해야 합니다. 이를 위해 열의 데이터 유형을 검사하여 수행할 수 있습니다:

import pandas as pd
 
# 데이터 세트 로드
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')
 
# 범주형 열 식별하기
categorical_cols = df.select_dtypes(include=['object', 'category']).columns
print(categorical_cols)

위 코드는 DataFrame의 범주형 열의 이름을 출력합니다.

DataFrame에 pd.get_dummies 적용하기

범주형 변수를 식별한 후에는 pd.get_dummies를 사용하여 인코딩할 수 있습니다:

# DataFrame에 pd.get_dummies 적용하기
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=categorical_cols)

이렇게 하면 범주형 변수가 바이너리 열로 인코딩된 새로운 DataFrame encoded_df가 생성됩니다.

pd.get_dummies의 출력 이해하기

pd.get_dummies의 출력은 원래 DataFrame과 동일한 수의 행을 가진 DataFrame이며, 변환된 변수의 각 고유 범주에 대해 추가 열이 생성됩니다.

예를 들어, 'gender'라는 열에 'male'과 'female'이라는 값이 있다면 출력 DataFrame에는 'gender_male'과 'gender_female'이라는 두 개의 새로운 열이 생성됩니다. 이 열들은 각 범주의 존재 여부를 나타내는 값 0 또는 1을 가집니다.

pd.get_dummies 사용자 정의하기

인코딩할 열 지정하기

DataFrame에서 일부 범주형 변수만 인코딩하려는 경우 columns 매개변수를 사용하여 인코딩할 열을 지정할 수 있습니다:

# 'gender' 및 'city' 열만 인코딩하기
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=['gender', 'city'])

누락된 값 처리하기

데이터 세트에 범주별 누락된 값이 있는 경우, pd.get_dummies는 기본적으로 누락된 값을 위한 추가 열을 생성합니다. 이 동작은 dummy_na 매개변수를 사용하여 제어할 수 있습니다:

# 누락된 값 열 제외하기
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=categorical_cols, dummy_na=False)
 
# 누락된 값을 포함하기
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=categorical_cols, dummy_na=True)

더미 열의 이름 제어하기

pd.get_dummies는 기본적으로 더미 열의 이름을 '열_범주' 형식으로 지정합니다. prefixprefix_sep 매개변수를 사용하여 이름을 사용자 정의할 수 있습니다:

# 열 이름 사용자 정의하기
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=categorical_cols, prefix_sep='_', prefix='cat')

이렇게 하면 'cat_gender_male', 'cat_gender_female' 등의 이름을 가진 열이 생성됩니다.

pd.get_dummies와 결합된 고급 기법

여러 범주형 변수 인코딩하기

DataFrame에 여러 범주형 변수가 있는 경우, pd.get_dummies를 사용하여 모두 인코딩할 수 있습니다:

# 여러 범주형 변수 인코딩하기
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=categorical_cols)

이렇게 하면 지정된 열 전체에서 고유한 범주에 대한 더미 열이 생성됩니다.

고차원 범주형 변수 다루기

많은 고유한 범주를 가진 고차원 범주형 변수는 매우 많은 수의 더미 열을 생성할 수 있으므로 계산 비용이 커지고 모델 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 경우, 서수 인코딩이나 타겟 인코딩과 같은 대체 인코딩 기법을 고려할 수 있습니다.

다른 데이터 변환 기법과 pd.get_dummies 결합하기

pd.get_dummies는 데이터 스케일링이나 정규화와 같은 다른 데이터 변환 기법과 결합하여 데이터를 기계 학습 모델에 맞게 준비할 수 있습니다. 예를 들어:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
 
# 범주형 변수 인코딩하기
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=categorical_cols)
 

숫자 특성의 스케일 조정하기

scaler = StandardScaler() encoded_df[numerical_cols] = scaler.fit_transform(encoded_df[numerical_cols])


이 코드는 인코딩된 DataFrame을 생성한 다음 `scikit-learn`의 `StandardScaler`를 사용하여 숫자 특성의 스케일을 조정합니다.

# pd.get_dummies 결과 해석하기

## 인코딩 된 DataFrame의 구조 이해하기

`pd.get_dummies`의 출력은 인코딩된 변수의 모든 고유 카테고리에 대한 별도의 열이 추가 된 원래 DataFrame과 동일한 행 수를 가진 DataFrame입니다. 이 인코딩된 DataFrame의 구조를 이해하는 것은 기계 학습 모델의 입력이 될 것입니다.

## 데이터에 대한 인코딩의 영향 분석하기

`pd.get_dummies`를 적용한 후 데이터에 대한 인코딩의 영향을 분석해야 합니다. 이는 다음을 포함할 수 있습니다:

- 데이터의 통계적 속성 (예: 평균, 표준 편차)에 대한 변경 여부 확인하기
- 인코딩된 특성의 분포를 시각화하기
- 인코딩된 특성과 대상 변수의 상관 관계 조사하기

이 분석을 통해 데이터에 대한 인코딩이 어떻게 영향을 미쳤는지 이해할 수 있으며, 추가적인 전처리 단계가 필요한지 여부를 판단할 수 있습니다.

# 최선의 방법과 고려 사항

## pd.get_dummies를 적절히 사용하는 방법 파악하기

`pd.get_dummies`는 강력한 도구이지만 사려 깊게 사용하는 것이 중요합니다. 특히 고 차원의 범주형 변수나 서수형 범주형 변수와 관련된 경우에는 최적의 선택이 아닐 수 있습니다.

## 기계 학습 모델에서 범주형 변수 다루기

인코딩된 DataFrame을 기계 학습 모델의 입력으로 사용할 때는 사용하는 특정 모델의 가정과 요구 사항을 이해해야 합니다. 의사 결정 트리나 랜덤 포레스트와 같은 모델은 범주형 변수를 직접 다룰 수 있지만, 선형 회귀와 같은 다른 모델은 더미 변수의 사용을 요구할 수 있습니다.

## pd.get_dummies와 다른 인코딩 기법의 결합

`pd.get_dummies`는 범주형 변수를 인코딩하는 여러 기법 중 하나입니다. 데이터의 특성과 기계 학습 모델의 요구 사항에 따라 라벨 인코딩이나 서수 인코딩과 결합해야 할 수 있습니다.

# pd.get_dummies의 대체 방법

`pd.get_dummies`는 범주형 변수를 인코딩하는 데 널리 사용되는 효과적인 기법이지만, 해당하는 강점과 약점을 가진 다른 인코딩 방법도 있습니다. 다른 대체 기법으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

1. **라벨 인코딩**: 이 기법은 각 카테고리에 고유한 숫자 라벨을 할당하는데, 서수형 범주형 변수에 유용할 수 있습니다.
2. **서수 인코딩**: 이 방법은 라벨 인코딩과 유사하지만, 카테고리들의 내재적인 순서에 따라 숫자 라벨을 할당합니다.
3. **타겟 인코딩**: 이 접근 방식은 각 카테고리를 해당 카테고리에 대한 대상 변수의 평균 또는 중앙값으로 대체하는 것으로, 고 카디널리티 범주형 변수에 유용할 수 있습니다.
4. **원핫 인코딩**: 이는 `pd.get_dummies`와 유사하지만, 빠진 값 범주를 포함하여 각 카테고리에 대한 이진 열을 생성합니다.

인코딩 기법을 선택하는 것은 데이터의 특성과 기계 학습 모델의 요구 사항에 따라 달라질 것입니다.

# 결론

이 튜토리얼에서는 판다스의 `pd.get_dummies` 함수에 대해 배우고, 범주형 변수를 기계 학습 모델에 적합한 형식으로 인코딩하는 방법을 살펴보았습니다. `pd.get_dummies`의 목적, 사용 방법, 사용자 정의 방법을 탐구했습니다. 또한 일부 고급 기법과 모범 사례, 그리고 `pd.get_dummies`의 대체 방법까지 살펴보았습니다.

`pd.get_dummies`를 능숙하게 사용함으로써 데이터 전처리와 기계 학습 워크플로우에서 범주형 변수를 처리하는데 있어서 더 잘 준비되게 됩니다. 인코딩이 데이터에 미치는 영향을 항상 분석하고, 데이터 세트의 특성과 모델의 요구 사항에 기반하여 적절한 인코딩 기법을 선택하는 것을 기억하세요.

## 함수

파이썬에서 함수는 특정 작업을 수행하는 재사용 가능한 코드 블록입니다. 함수는 인자를 받을 수 있으며, 작업을 수행하고 값을 반환할 수 있습니다. 다음은 사각형의 넓이를 계산하는 간단한 함수의 예입니다:

```python
def calculate_area(length, width):
    area = length * width
    return area

# 함수 호출
rectangle_area = calculate_area(5, 10)
print(rectangle_area)  # 출력: 50

이 예제에서 calculate_area 함수는 lengthwidth라는 두 개의 인자를 받아서 계산된 넓이를 반환합니다. 그런 다음 함수를 호출하고 결과를 변수에 저장할 수 있습니다.

함수는 선택적 매개 변수를 가질 수도 있습니다. 이 매개 변수에는 기본 값이 지정될 수 있습니다.

def greet(name, message="Hello"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
greet("Alice")  # 출력: Hello, Alice!
greet("Bob", "Hi")  # 출력: Hi, Bob!

이 예제에서 message 매개 변수는 "Hello"라는 기본 값이 있으므로 name 인자만으로 함수를 호출할 수 있고, 이 경우 기본 메시지가 사용됩니다.

모듈과 패키지

파이썬의 표준 라이브러리는 프로그램에서 사용할 수 있는 다양한 모듈을 제공합니다. 또한 코드를 구성하기 위해 자체 모듈과 패키지를 생성할 수도 있습니다.

모듈을 사용하려면 import 문을 사용하여 모듈을 가져올 수 있습니다.

import math
 
# math 모듈의 함수 사용
print(math.pi)  # 출력: 3.141592653589793
print(math.sqrt(16))  # 출력: 4.0

특정 함수나 속성을 모듈에서 가져올 수도 있습니다.

from math import pi, sqrt
 
print(pi)  # 출력: 3.141592653589793
print(sqrt(16))  # 출력: 4.0

패키지는 관련된 모듈의 모임입니다. 여러분은 Python 파일을 디렉토리로 구성하고, __init__.py 파일을 사용하여 패키지의 내용을 정의함으로써 직접 패키지를 생성할 수 있습니다.

my_package/
    __init__.py
    module1.py
    module2.py

__init__.py 파일에서 패키지가 가져와지면 사용 가능한 모듈 또는 함수를 지정할 수 있습니다:

# my_package/__init__.py
from .module1 import function1
from .module2 import function2

그런 다음 패키지에서 함수를 가져와서 사용할 수 있습니다:

import my_package
 
my_package.function1()
my_package.function2()

파일 입출력

Python은 파일에서 읽고 쓰기 위해 여러 개의 함수와 메서드를 제공합니다. 파일을 다루는 가장 일반적인 방법은 open() 함수를 사용하는 것입니다.

# 파일 쓰기를 위해 파일 열기
with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("안녕, 세상!")
 
# 파일 읽기를 위해 파일 열기
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)  # 출력: 안녕, 세상!

이 예제에서는 파일을 제대로 닫기 위해 with 문을 사용합니다. "w" 모드는 파일을 쓰기 위해 엽니다. "r" 모드는 파일을 읽기 위해 엽니다.

또한 줄 단위로 파일을 읽고 쓸 수도 있습니다:

# 파일에 줄 쓰기
lines = ["줄 1", "줄 2", "줄 3"]
with open("example.txt", "w") as file:
    for line in lines:
        file.write(line + "\n")
 
# 파일에서 줄 읽기
with open("example.txt", "r") as file:
    for line in file:
        print(line.strip())

이 예제에서는 리스트에 있는 여러 줄을 파일에 쓰고, 파일에서 줄을 읽어서 출력합니다.

예외 처리

Python의 예외 처리 메커니즘을 사용하면 코드에서 발생하는 오류와 예기치 않은 상황을 처리할 수 있습니다. try-except 블록은 예외를 잡고 처리하는 데 사용됩니다.

try:
    result = 10 / 0  # 이 코드는 ZeroDivisionError를 일으킵니다
except ZeroDivisionError:
    print("오류: 0으로 나누기")

이 예제에서 try 블록 안의 코드는 ZeroDivisionError를 발생시킬 수 있으며, 이 예외를 except 블록에서 잡고 처리합니다.

여러 개의 예외를 처리하고 일반적인 Exception 블록을 제공할 수도 있습니다:

try:
    num = int(input("숫자를 입력하세요: "))
    result = 10 / num
except ValueError:
    print("오류: 잘못된 입력입니다. 숫자를 입력하세요.")
except ZeroDivisionError:
    print("오류: 0으로 나누기")
except Exception as e:
    print(f"예기치 않은 오류가 발생했습니다: {e}")

이 예제에서는 ValueErrorZeroDivisionError 예외를 특정하게 처리하고, 다른 예기치 않은 오류를 잡기 위해 일반적인 Exception 블록을 사용합니다.

결론

이 튜토리얼에서는 함수, 모듈과 패키지, 파일 입출력, 예외 처리를 비롯한 Python 프로그래밍의 다양한 측면에 대해 배웠습니다. 이 개념들은 보다 복잡하고 견고한 Python 애플리케이션을 구축하기 위해 필수적입니다. 이 주제들을 이해하기 위해 제공된 코드 조각을 실습하고 실험해보는 것을 기억해주세요.

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