이상치 처리1 이상치를 대체하는 다양한 방법, 판다스로 구현하기 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 판다스 데이터 탐색 단계에서 이상치에 대해서 설명하도록 하겠습니다. 데이터 탐색 시 이상치(outlier) 처리 방법은 매우 중요합니다. 이상치는 일반적인 패턴에서 벗어나는 값으로, 데이터 분석 결과를 왜곡시킬 수 있습니다. 따라서 이상치를 식별하고 처리하는 것은 데이터 분석 과정에서 필수적인 단계입니다. 데이터 탐색 데이터 탐색은 데이터를 분석하기 전에 필요한 과정으로, 데이터의 구조와 특성을 파악하는 과정입니다. 데이터 탐색을 통해 데이터의 결측치, 이상치, 분포, 상관관계 등을 확인할 수 있습니다. import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') 이상치란? 이상치란, 일반적인 데이터 분포에서.. 2023. 3. 20. 이전 1 다음
