[연구 자동화 #4] 데이터 전처리(Cleaning): 불순물을 제거하고 분석 가능한 상태로 만들기
분석을 시작하기 전, 우리는 아주 냉정한 사실 하나를 인정해야 합니다. "여러분의 실험 데이터는 완벽하지 않다"는 점입니다. 기계적인 오류로 데이터가 누락되거나, 기록 과정에서 오타가 발생하기도 하죠. 이를 처리하지 않고 분석을 돌리면 이른바 'GIGO(Garbage In, Garbage Out)' , 즉 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나오는 결과가 발생합니다. 오늘은 판다스(Pandas)를 활용해 엉망인 데이터를 말끔하게 세탁하여 분석 가능한 상태로 만드는 핵심 전처리 기술들을 살펴보겠습니다. 1. 결측치(NaN) 처리: 비어 있는 칸을 어떻게 할 것인가? 실험 데이터를 불러왔을 때 가장 먼저 마주하는 불청객은 'NaN(Not a Number)'입니다. 데이터가 비어 있다는 뜻이죠. 이를 방치하면 평균이나 표준편차 계산 시 에러가 날 수 있습니다. 전체 삭제하기: 만약 특정 행에 데이터가 하나라도 비어있다면 분석 가치가 없다고 판단될 때 사용합니다. df_clean = df.dropna() 특정 값으로 채우기: 데이터가 귀해서 삭제하기 아까울 때, 평균값이나 0으로 채워 넣는 방식입니다. df_filled = df.fillna(df.mean()) 알파남의 연구 팁: 무작정 삭제하거나 평균으로 채우기보다, 왜 이 데이터가 비었는지 원인을 먼저 파악하세요. 기기 오류인지, 아니면 실험 조건상 발생할 수 없는 값인지에 따라 처리 방식이 달라져야 연구의 논리가 바로 섭니다. 2. 열(Column) 이름 정리: 가독성이 분석 속도를 결정합니다 실험 장비에서 바로 추출한 데이터는 열 이름이 Sensor_Value_01_final_rev 처럼 복잡하거나 아예 숫자로 되어 있는 경우가 많습니다. 코드를 짤 때마다 이 긴 이름을 치는 건 고역이죠. 이름 바꾸기: 내가 이해하기 쉬운 직관적인 이름으로 바꿉니다. df.rename(columns={'Old_Name': 'New_Name'}, inpl...