데이터 유형

데이터 집합을 효과적으로 다루려면 데이터 유형을 이해하는 것이 중요합니다. 이 학습에서는 세 가지 주요 데이터 유형인 수치형, 범주형, 시계열을 살펴보겠습니다.

수치형 데이터

수치형 데이터는 숫자를 나타내며 다음 두 가지 유형으로 나뉠 수 있습니다:

• 이산형: 1, 2, 3과 같은 정수입니다.
• 연속형: 3.14, 7.89와 같이 소수점이 있는 숫자입니다.

예시: 나이, 온도, 소득입니다.

범주형 데이터

범주형 데이터는 그룹이나 범주를 나타냅니다. 다음과 같이 나뉠 수 있습니다:

• 명목형: 특정한 순서가 없는 범주입니다(예: 색상—빨간색, 파란색, 초록색).
• 순서형: 의미 있는 순서가 있는 범주입니다(예: 등급—낮음, 중간, 높음).

예시: 성별, 제품 유형, 교육 수준입니다.

시계열 데이터

시계열 데이터는 시간 간격에 걸쳐 기록된 값으로 구성됩니다. 변화나 추세를 추적하는 데 사용됩니다.

예시:

• 매일 기록한 주가
• 매시간 측정한 온도
• 매주 추적한 웹사이트 방문량

파이썬에서 데이터 유형 식별하기

판다스의 dtypes 속성을 사용하면 데이터 집합 열의 데이터 유형을 식별할 수 있습니다.

예시:

import pandas as pd data = {'Age': [25, 30], 'Gender': ['Male', 'Female']} df = pd.DataFrame(data) print(df.dtypes)

데이터 유형의 중요성

데이터 유형을 알면 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다:

• 적절한 분석 기법을 선택합니다.
• 알맞은 시각화를 선택합니다.
• 적합한 전처리 메서드를 적용합니다.

데이터 유형 변환

파이썬에서는 다음과 같은 함수를 사용하여 데이터 유형을 변환할 수 있습니다:

• 판다스의 astype()
• 개별 값에 사용하는 int(), float(), str()

예시:

df['Age'] = df['Age'].astype(float)

복습

이 학습에서는 다음 내용을 알아보았습니다:

• 수치형 데이터: 이산형 값과 연속형 값입니다.
• 범주형 데이터: 명목형 범주와 순서형 범주입니다.
• 시계열 데이터: 시간 간격에 따라 추적되는 값입니다.

데이터 유형을 이해하는 것은 효과적인 데이터 분석에 매우 중요합니다.

축하합니다!

데이터 유형에 대한 학습을 완료했습니다. 다음 학습으로 이동하여 결측 데이터를 효과적으로 처리하는 방법을 알아보세요.