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Python Binning

Python Binning 마스터하기: 초보자를 위한 안내서

MoeNagy Dev

Python에서 Binning 정의하기

Binning 개념 이해하기

Binning은 데이터를 더 작은 수의 이산 그룹 또는 "bins"으로 구성하는 과정입니다. 이 기술은 데이터 분석과 시각화에서 자주 사용되며, 복잡한 데이터셋을 단순화하고 패턴을 식별하고 인사이트를 얻는 데 도움이 됩니다. 유사한 데이터 포인트를 그룹화하여 Binning은 이상치의 영향을 줄이고 불규칙성을 완화시키며 데이터의 기본 분포를 이해하기 쉽게 할 수 있습니다.

데이터 분석에서 Binning의 중요성

Binning은 데이터 분석에서 여러 가지 이유로 중요한 기술입니다:

  1. 데이터 표현 단순화: Binning은 연속적이거나 카디널리티가 높은 데이터를 더 처리하기 쉽고 해석 가능한 형식으로 변환하여 패턴과 동향을 파악하기 쉽게 할 수 있습니다.
  2. 시각화 개선: Binned 데이터는 히스토그램, 막대 차트, 히트맵 등 다양한 시각화 기법에서 보다 효과적으로 표현될 수 있어 데이터를 더 명확하게 이해할 수 있습니다.
  3. 통계 분석 지원: Binning은 카이 제곱 검정, 분산 분석(ANOVA), 회귀 분석과 같이 이산 데이터를 필요로 하는 통계 방법의 사용을 가능하게 합니다.
  4. 모델 성능 향상: Binning은 기계 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 피처 엔지니어링 기술로 사용될 수 있으며, 특히 범주형 또는 이산화된 입력 데이터와 더 잘 작동하는 알고리즘에 적용될 수 있습니다.

연속형과 이산형 데이터의 차이점 이해하기

Binning 작업 시 연속형과 이산형 데이터의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다:

  • 연속형 데이터: 연속형 데이터는 특정 범위 내에서 어떤 값을 가질 수 있는 데이터로, 키, 체중, 온도 등이 있습니다. 연속형 데이터는 종종 Binning을 통해 효과적으로 분석하고 시각화해야 합니다.
  • 이산형 데이터: 이산형 데이터는 특정하고 구별되는 값만을 가질 수 있는 데이터로, 가족의 자녀 수나 사람이 소유한 자동차의 종류 등이 있습니다. 이산형 데이터는 항상 Binning이 필요하지는 않지만 특정 시나리오에서는 여전히 유용할 수 있습니다.

연속형 데이터에 대한 Binning

연속형 데이터를 Binning하는 이유

연속형 데이터를 Binning하는 것은 여러 가지 이유로 일반적으로 실시됩니다:

  1. 데이터의 복잡성 감소: 대용량 데이터셋을 다룰 때 특히 연속형 데이터는 복잡할 수 있습니다. Binning을 통해 데이터를 단순화하여 이해하고 분석하기 쉽게 할 수 있습니다.
  2. 시각화 개선: 연속형 데이터는 자세하거나 지나친 상세함으로 인해 시각화가 어려울 수 있습니다. Binning은 의미 있는 정보를 만들어내는 더 유의미하고 정보를 전달하기 쉬운 시각화를 만들어줄 수 있습니다.
  3. 통계 분석 용이성: 카이 제곱 검정, 분산 분석(ANOVA)과 같은 많은 통계적 방법은 이산형 데이터를 요구합니다. 연속형 데이터를 Binning하여 이러한 기법을 사용할 수 있게 합니다.
  4. 기계 학습을 위한 피처 엔지니어링: Binning은 연속 변수를 기계 학습 모델에 더 유용한 입력으로 변환하기 위한 피처 엔지니어링 기술로 사용될 수 있습니다.

Bins의 수 결정하기

Binning 과정에서 적절한 Bins의 수를 선택하는 것은 중요한 단계입니다. Bins의 수를 결정할 때 고려해야 할 여러 가지 요소가 있습니다:

  • 데이터 분포: 데이터의 분포는 Bins의 수를 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 정규 분포를 따르는 데이터는 더 적은 Bins을 사용하는 것이 좋을 수 있으며, 보다 복잡한 분포를 갖는 데이터는 더 많은 Bins이 필요할 수 있습니다.
  • 세부 수준 정도: Bins의 수는 분석에 필요한 세부 수준과 데이터의 이해 가능한 표현의 필요성을 균형있게 유지해야 합니다.
  • 룰 오브 썸: 일반적인 룰 오브 썸은 데이터 포인트의 제곱근을 Bins의 수로 사용하는 것입니다. 이것은 시작점이 될 수 있지만 데이터의 특성에 따라 조정이 필요할 수 있습니다.

적절한 Bins 크기 선택하기

Bins의 크기도 데이터의 분석과 해석에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. Bins 크기를 선택하는 몇 가지 일반적인 기법은 다음과 같습니다:

  • 등간격 Binning: 이 접근 방식에서는 Bins가 동일한 크기의 간격으로 생성되어, 각 Bin이 동일한 값을 다루도록 합니다.
  • 등도수 Binning: 이 방법은 Bins가 약간의 동일한 데이터 포인트 수를 포함하도록 생성되어, 각 Bin이 유사한 수의 관측치를 가지도록 보장합니다.
  • 분위수 Binning: 분위수 Binning은 분위수(4개의 Bins인 사분위수 또는 10개의 Bins인 십분위수)와 같은 데이터 분포의 분위에 따라 데이터를 Bins으로 나눕니다.
  • 사용자 정의 Binning: 특정 도메인 지식, 분석 요구 사항 또는 데이터의 특성에 기반하여 사용자 정의 Bins 크기를 생성해야 할 경우도 있습니다.

Bins 생성 기법

Python은 연속형 데이터에 대한 Bins을 생성하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 내장 함수와 라이브러리를 제공합니다. 여기에는 일부 일반적인 기술이 있습니다:

등간격 Binning

import numpy as np
 
# 예시 데이터
data = [10.2, 15.7, 8.9, 12.4, 11.6, 14.3, 9.8, 13.1, 10.9, 12.8]
 
# 등간격 Bins 생성
num_bins = 5
bin_edges = np.linspace(min(data), max(data), num_bins + 1)
bin_labels = [f'Bin {i+1}' for i in range(num_bins)]
binned_data = pd.cut(data, bins=bin_edges, labels=bin_labels, include_lowest=True)
 
print(binned_data)

등도수 Binning

import pandas as pd
 
# 예시 데이터
data = [10.2, 15.7, 8.9, 12.4, 11.6, 14.3, 9.8, 13.1, 10.9, 12.8]
 
# 등도수 Bins 생성
num_bins = 5
binned_data = pd.qcut(data, q=num_bins, labels=[f'Bin {i+1}' for i in range(num_bins)])
 
print(binned_data)

분위수 Binning

import pandas as pd
 
# 예시 데이터
data = [10.2, 15.7, 8.9, 12.4, 11.6, 14.3, 9.8, 13.1, 10.9, 12.8]
 
# 분위 구간 생성
num_bins = 4
binned_data = pd.cut(data, bins=num_bins, labels=[f'4분할 {i+1}' for i in range(num_bins)])
 
print(binned_data)

주의해야 할 점과 이상치 처리

카테고리화(binning) 작업을 진행할 때 데이터의 주의점 및 이상치 처리 방법을 고려해야 합니다. 일반적인 접근 방법은 다음과 같습니다:

  • 구간 경계 조정: 이상치나 극단적인 값 등 데이터의 전체 범위를 포함하는 구간 경계를 설정합니다.
  • 오버플로(bin): 주요 구간 범위를 벗어나는 데이터 포인트를 캡처하기 위해 추가적인 구간을 생성합니다. 예를 들어 "낮음"과 "높음" 구간 등을 생성합니다.
  • 윈졸라이징(data): 이상치의 영향을 제거하기 위해 데이터를 제한하거나 상한선을 설정한 후 분류 작업을 수행합니다.
  • 결측값 처리: 결측값이 포함된 데이터를 처리하는 방법을 결정합니다. 분류 작업에서 제외하거나 별도의 구간으로 할당하는 등의 방법이 있습니다.

범주형 데이터에 대한 카테고리화

범주형 변수의 카테고리화

범주형 데이터에 대해서도 카테고리화 작업을 할 수 있으며, 이는 데이터를 단순화하고 시각화를 개선하며 특정 통계 분석을 용이하게 하는 데 도움이 됩니다. 범주형 데이터의 카테고리화 작업은 유사한 범주를 큰 그룹으로 묶는 과정입니다.

순서형과 명목형 범주의 처리

범주형 데이터를 카테고리화할 때 범주의 특성을 고려해야 합니다:

  • 순서형 범주: 순서형 범주는 "낮음", "중간", "높음"과 같이 자연스러운 순서를 갖습니다. 순서형 범주의 카테고리화에는 인접한 범주를 병합하거나 순서를 보존하는 사용자 정의 레이블을 생성하는 것이 포함될 수 있습니다.
  • 명목형 범주: 명목형 범주는 상품 유형이나 위치와 같이 순서가 없는 범주입니다. 명목형 범주의 카테고리화에는 유사한 범주를 묶는 것이 일반적입니다.

구간 생성을 위한 기법

범주형 데이터를 카테고리화하는 일반적인 기법에는 다음과 같은 것들이 있습니다:

유사 범주 그룹화

import pandas as pd
 
# 예시 데이터
data = ['작음', '중간', '큼', '작음', '큼', '중간', '아주 큼', '작음']
 
# 유사 범주 그룹화
bin_labels = ['작음', '중간', '큼', '아주 큼']
binned_data = pd.cut(data, bins=bin_labels, labels=bin_labels)
 
print(binned_data)

저빈도 범주 병합

import pandas as pd
 
# 예시 데이터
data = ['A', 'B', 'C', 'A', 'D', 'B', 'E', 'A']
 
# 저빈도 범주 병합
bin_labels = ['A', 'B', '기타']
binned_data = pd.cut(data, bins=bin_labels, labels=bin_labels, include_lowest=True)
 
print(binned_data)

카테고리화 데이터의 시각화

히스토그램과 막대 그래프

히스토그램과 막대 그래프는 카테고리화된 데이터를 시각화하는 일반적인 기법입니다. 연속형 데이터에는 히스토그램이 특히 유용하며, 막대 그래프는 연속형 및 범주형 데이터 모두에 사용할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
# 예시 데이터
data = [10.2, 15.7, 8.9, 12.4, 11.6, 14.3, 9.8, 13.1, 10.9, 12.8]
 
# 히스토그램 생성
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.histplot(data, bins=5, kde=True)
plt.title('카테고리화된 데이터의 히스토그램')
plt.xlabel('값')
plt.ylabel('빈도')
plt.show()

히트맵과 밀도 플롯

히트맵과 밀도 플롯은 다변량이나 고차원 데이터를 시각화할 때 카테고리화된 데이터를 효과적으로 표현할 수 있습니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 예시 데이터
data = [[1, 2, 3], [2, 4, 6], [3, 6, 9]]
 
# 히트맵 생성
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(data, annot=True, cmap='YlOrRd')
plt.title('카테고리화된 데이터의 히트맵')
plt.xlabel('열')
plt.ylabel('행')
plt.show()

적절한 시각화 기법 선택

시각화 기법 선택은 데이터 유형, 구간 수 및 분석 목표에 따라 달라집니다. 적절한 시각화를 선택할 때는 다음 요인을 고려해야 합니다:

  • 데이터 유형: 히스토그램 및 막대 그래프는 연속형 및 범주형 데이터에 적합합니다.
  • 구간 수: 많은 수의 구간에 대해서는 밀도 플롯이나 히트맵이 전통적인 막대 그래프나 히스토그램에 비해 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다.
  • 분석 목표: 다른 시각화 기법은 데이터의 분포, 관계 또는 경향성과 같은 다른 측면을 강조할 수 있습니다.

데이터 분석에서의 카테고리화 활용

데이터 분포 탐색

카테고리화는 데이터의 분포를 이해하는 데 도움이 되어 패턴, 이상치 및 왜곡 또는 다중 모드 등을 식별할 수 있도록 도와줍니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 예시 데이터
data = [10.2, 15.7, 8.9, 12.4, 11.6, 14.3, 9.8, 13.1, 10.9, 12.8]
 
# 카테고리화된 데이터로 히스토그램 생성
plt.figure(figsize=(8, 6))
pd.cut(data, bins=5).value_counts().plot(kind='bar')
plt.title('카테고리화된 데이터의 히스토그램')
plt.xlabel('구간')
plt.ylabel('빈도')
plt.show()

패턴과 경향성 파악

카테고리화를 통해 원시 데이터에서 즉시 파악하기 어려웠던 패턴과 경향성을 식별할 수 있습니다.

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 예시 데이터
data = pd.DataFrame({'나이': [25, 32, 41, 28, 35, 29, 38, 33, 27, 30],
                     '수입': [50000, 65000, 80000, 55000, 72000, 60000, 75000, 68000, 52000, 58000]})
 
# 데이터 카테고리화
data['나이_구간'] = pd.cut(data['나이'], bins=[20, 30, 40, 50], labels=['젊은', '중년', '노년'])
data['수입_구간'] = pd.cut(data['수입'], bins

오류 및 예외 처리

파이썬에서는 오류와 예외가 자주 발생하며 효과적으로 처리하는 방법을 알아야 합니다. 파이썬은 TypeError, ValueError, ZeroDivisionError와 같은 다양한 유형의 오류를 처리하기 위한 내장 예외 처리를 제공합니다.

try-except 블록을 사용하여 예외를 처리하는 예시입니다:

try:
    result = 10 / 0
```Korean
제로 나누기 예외를 제외하고는 ZeroDivisionError가 발생합니다.
    print("Error: Division by zero")
 
 
이 예제에서 0으로 나누기 연산이 ZeroDivisionError를 일으키면 except 블록 내부의 코드가 실행되고 "Error: Division by zero" 메시지가 출력됩니다.
 
다른 종류의 예외를 처리하려면 여러 개의 except 블록을 사용할 수도 있습니다.
 
```python
try:
    x = int("hello")
except ValueError:
    print("Error: Invalid integer input")
except TypeError:
    print("Error: Input must be a string")

이 예제에서 int() 함수가 ValueError를 만나면 (hello는 유효한 정수가 아니기 때문에) 첫 번째 except 블록이 실행됩니다. TypeError가 발생하면 (입력이 문자열이 아니기 때문에) 두 번째 except 블록이 실행됩니다.

조건과 관계없이 예외가 발생하든지 말든지 상관없이 특정 코드가 실행되도록 하려면 finally 블록을 사용할 수도 있습니다.

try:
    file = open("file.txt", "r")
    content = file.read()
    print(content)
except FileNotFoundError:
    print("Error: File not found")
finally:
    file.close()

이 예제에서 finally 블록은 파일 읽기 중 예외가 발생하더라도 파일이 닫히도록 보장합니다.

파일 작업

파일 작업은 Python 프로그래밍에서 일반적인 작업입니다. Python은 파일에서 읽고 쓰기 위한 여러 가지 내장 함수와 메서드를 제공합니다.

다음은 파일에서 읽는 방법의 예입니다.

with open("file.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

이 예제에서 "with" 문은 파일을 열고 블록이 종료될 때 자동으로 파일을 닫습니다. 예외가 발생하더라도 닫힙니다. "r" 모드는 파일을 읽기 위해 열린다는 것을 나타냅니다.

readline() 메서드를 사용하여 파일을 한 줄씩 읽을 수도 있습니다.

with open("file.txt", "r") as file:
    line = file.readline()
    while line:
        print(line.strip())
        line = file.readline()

이 코드는 파일을 한 줄씩 읽고 strip() 메서드를 사용하여 선행 또는 후행 공백을 제거한 후 각 줄을 출력합니다.

파일에 쓰려면 "w" 모드를 사용하여 파일을 쓰기 위해 열 수 있습니다.

with open("output.txt", "w") as file:
    file.write("Hello, world!")

이 코드는 "output.txt"라는 새 파일(또는 기존 파일을 덮어쓰기)을 생성하고 "Hello, world!" 문자열을 씁니다.

기존 파일에 데이터를 추가하려면 "a" 모드를 사용할 수도 있습니다.

with open("output.txt", "a") as file:
    file.write("\nThis is a new line.")

이 코드는 "output.txt" 파일 끝에 새 줄을 추가합니다.

모듈과 패키지 사용

Python에서는 모듈과 패키지를 사용하여 코드를 구성하고 재사용합니다. 모듈은 단일 Python 파일이며 패키지는 관련 모듈의 집합입니다.

모듈을 사용하려면 import 문을 사용하여 모듈을 가져올 수 있습니다.

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

이 예제에서 math 모듈을 가져와 math 모듈에서 sqrt() 함수를 사용하여 16의 제곱근을 계산합니다.

from 문을 사용하여 모듈에서 특정 함수나 변수를 가져올 수도 있습니다.

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

이 코드는 math 모듈에서 pisqrt 함수를 가져와 math. 접두사 없이 직접 사용할 수 있습니다.

패키지는 관련된 모듈을 계층적 구조로 구성하는 방법입니다. 다음은 패키지를 사용하는 예입니다.

from my_package.my_module import my_function
 
my_function()

이 예에서 my_packagemy_module이라는 모듈을 포함하는 패키지입니다. my_module에는 my_function이라는 함수가 포함되어 있습니다. from 문을 사용하여 my_functionmy_package 내의 my_module에서 가져옵니다.

결론

이 튜토리얼에서는 try-except 블록과 finally 블록을 사용하여 오류와 예외를 처리하는 방법, 파일에서 읽고 쓰기하는 방법, 코드를 구성하고 재사용하기 위해 모듈과 패키지를 사용하는 방법 등 Python 프로그래밍의 다양한 고급 주제에 대해 배웠습니다.

이러한 개념은 견고하고 유지 관리 가능한 Python 애플리케이션을 구축하는 데 필수적입니다. 이 기술을 숙달함으로써 능숙한 Python 프로그래머로 나아갈 수 있습니다.

Python 기술을 향상시키는 가장 좋은 방법은 정기적으로 연습하고 다양한 코드 예제를 실험하는 것입니다. Python 프로그래밍 여정에서 행운을 빕니다!