pythonでデータ分析を行うための前処理【大量サンプルコードあり】

pythonを使用してデータ分析を行う際には、前処理を必ず行います

前処理はそのデータ分析の8割を決定すると言われているくらい、重要な処理になります

そもそも前処理というのは、

取得・蓄積されているデータがそのままで使えるということは、ほぼありません

そのため、前処理という作業が必要になってきます

今回の記事では、

といった疑問を解決していきます

データ分析の前処理が理解できたら、実際にデータ分析・機械学習を行なっていきましょう

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Pythonで機械学習に学んで実装してみよう【サンプルコードあり】 

pythonでデータ分析の前処理

前処理はそのデータ分析の8割を決定すると言われているくらい、重要な処理になります

そもそも前処理というのは、

データ分析を行う際の前処理としては、以下のような手順になるかと思います

1. 事前分析
2. クリーニング
3. 加工・変換

それぞれについてを解説していきたいと思います

pythonでデータ分析の前処理

まず最初に、どういった前処理が必要なのかを考えていく必要があります

そのためには、どういったデータなのか、データの代表値を確認、欠損値の有無の確認などを行なっていきます

今回はseabornに入っているirisのデータで行なっていきたいと思いますので、まずはデータを読み込んでおきます

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()

iris=sns.load_dataset("iris")
print(iris)

>>>出力結果
     sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width    species
0             5.1          3.5           1.4          0.2     setosa
1             4.9          3.0           1.4          0.2     setosa
2             4.7          3.2           1.3          0.2     setosa
3             4.6          3.1           1.5          0.2     setosa
4             5.0          3.6           1.4          0.2     setosa
..            ...          ...           ...          ...        ...
145           6.7          3.0           5.2          2.3  virginica
146           6.3          2.5           5.0          1.9  virginica
147           6.5          3.0           5.2          2.0  virginica
148           6.2          3.4           5.4          2.3  virginica
149           5.9          3.0           5.1          1.8  virginica

[150 rows x 5 columns]

事前分析を行う

事前分析では代表値や、データの型などを参照していきます

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()

iris=sns.load_dataset("iris")
#データ構成を確認
print(iris.info())

>>>出力結果
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 150 entries, 0 to 149
Data columns (total 5 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   sepal_length  150 non-null    float64
 1   sepal_width   150 non-null    float64
 2   petal_length  150 non-null    float64
 3   petal_width   150 non-null    float64
 4   species       150 non-null    object 
dtypes: float64(4), object(1)
memory usage: 6.0+ KB

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()

iris=sns.load_dataset("iris")
#行数と列数を確認
print(iris.shape)

>>>出力結果
(150, 5)

#行数だけ確認
print(len(iris))

>>>出力結果
150

#列数だけ確認
print(len(iris.columns))

>>>出力結果
5

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()

iris=sns.load_dataset("iris")
#インデックスの確認
print(iris.index)

>>>出力結果
RangeIndex(start=0, stop=150, step=1)

#カラム名の確認
print(iris.columns)

>>>出力結果
Index(['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width',
       'species'],
      dtype='object')

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()

iris=sns.load_dataset("iris")
#DataFrameのデータ型を確認
print(iris.dtypes)

>>>出力結果
sepal_length    float64
sepal_width     float64
petal_length    float64
petal_width     float64
species          object
dtype: object

欠損値の確認

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()

iris=sns.load_dataset("iris")
#データの欠損値を確認する
print(iris.isnull())

>>>出力結果
     sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width  species
0           False        False         False        False    False
1           False        False         False        False    False
2           False        False         False        False    False
3           False        False         False        False    False
4           False        False         False        False    False
..            ...          ...           ...          ...      ...
145         False        False         False        False    False
146         False        False         False        False    False
147         False        False         False        False    False
148         False        False         False        False    False
149         False        False         False        False    False

[150 rows x 5 columns]

ちょっと見にくいので、もう少し簡潔にしていきます

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()

iris=sns.load_dataset("iris")
#欠損値をカラム名ごとにまとめて表示
print(iris.isnull().sum())

>>>出力結果
sepal_length    0
sepal_width     0
petal_length    0
petal_width     0
species         0
dtype: int64

欠損値の削除・置換

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()

iris=sns.load_dataset("iris")
# 欠損値がひとつでも含まれている行を削除する
iris.dropna()

# ある行のすべての値が欠損していたら、その行を削除する
iris.dropna(subset=['列名'], how='all')

# すべての欠損値を0で置換する
iris.fillna(0)

csvで読み込んだ列ごとの平均値で欠損値を置換する

def data_mean():#欠損値に対してその列の平均値を置換
    type = [("all file","*")]   
    file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes = type, initialdir = os.getcwd ())   
        
    df = pd.read_csv(file_path, engine="python")
    for i in df.columns:
        mean=df[i].mean()
        df[i].fillna(mean,inplace=True)
    #欠損値を置換して、新規csvファイルを作成する
    new_file_path = file_path + "_a" +".csv"
    df.to_csv(new_file_path, index=False) 

欠損値を無視する

# 計算の際に少しでも欠損値があると結果Nanになる。欠損値を無視するオプションを使う。
iris.sum(skipna=False)
iris.mean(skipna=False)

データの重複を確認する

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()

iris=sns.load_dataset("iris")
#重複を含まない値を確認
print(iris['sepal_length'].unique())

>>>出力結果
[5.1 4.9 4.7 4.6 5.  5.4 4.4 4.8 4.3 5.8 5.7 5.2 5.5 4.5 5.3 7.  6.4 6.9
 6.5 6.3 6.6 5.9 6.  6.1 5.6 6.7 6.2 6.8 7.1 7.6 7.3 7.2 7.7 7.4 7.9]

要素の抽出

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()

iris=sns.load_dataset("iris")
#単一のデータを選択する
print(iris['sepal_length'])

>>>出力結果
0      5.1
1      4.9
2      4.7
3      4.6
4      5.0

145    6.7
146    6.3
147    6.5
148    6.2
149    5.9
Name: sepal_length, Length: 150, dtype: float64

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()

iris=sns.load_dataset("iris")
#複数のデータを選択する
print(iris[['sepal_length','sepal_width']])

>>>出力結果
     sepal_length  sepal_width
0             5.1          3.5
1             4.9          3.0
2             4.7          3.2
3             4.6          3.1
4             5.0          3.6
..            ...          ...
145           6.7          3.0
146           6.3          2.5
147           6.5          3.0
148           6.2          3.4
149           5.9          3.0

[150 rows x 2 columns]

GUI上でキーワード指定して要素を抽出する

csvを読み込んで、GUI上でキーワード指定して要素を抽出することもできます

詳細は以下の記事を参考にしてください

【キーワード抽出可能】pythonのpandasで要素を抽出する方法(iloc,locなど)pythonのpandasを使用して、データの要素を抽出・変更する方法をサンプルコード・コメントアウト付きで解説していきます。GUIに実装した場合の、キーワードでの抽出方法もサンプルコード付きで解説していきますので、参考にしてください。...

import pandas as pd
import tkinter as tk
import os
from tkinter import filedialog 
from scipy import stats

root=tk.Tk() 
root.title("test")
root.geometry("800x600")

frame=tk.Frame()
frame.grid(row=0)
var=tk.StringVar()
var1=tk.StringVar()
text=tk.Entry(width=20,textvariable=var)
text.place(x=500,y=100)

listbox=tk.Listbox(frame,height=30,selectmode="single")
listbox.grid(row=1,column=1)

def fileselect():
    global var
    type = [("CSV file", "*.csv")]
    file_path = tk.filedialog.askopenfilename(filetypes = type, initialdir = os.getcwd ())  
    csv_file = pd.read_csv(file_path, engine="python", index_col=None)
    i = var.get()
    if i in csv_file.columns:
        word = csv_file.loc[:,i].values
        listbox.insert(tk.END,word)

    
Button=tk.Button(frame,text="selectfile",command=fileselect,width=20)
Button.grid(row=3,column=1)

root.mainloop()

csvデータを使ってデータ分析のための前処理

サンプルのcsvを作成しているので、こちらを元に前処理を行なっていきます

csvデータの読み込み

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sample.csv")
print(df)

>>>出力結果

   Name Height weight
0     A   1.72m    72
1     B    171   71kg
2     C    168     62
3     D  1.56m    NaN
4     E  1.72m   70kg
5     F  168cm     68
6     G  155cm   55kg
7     H   1.56m   NaN
8     I    167   80kg
9     J    177     80
10    K    168   70kg
11    L    NaN   58kg
12    M  1.41m   50kg

欠損値やら単位の違いやらがひどいデータを作っています

これを一から前処理していきましょう

単位を削除する

まずは単位を削除していきます

csvなら手打ちでやればいいじゃん、ってなりますが、これが100個くらいあったら大変ですよね

def height_to_num(Height):
    if type(Height)==float:
        return Height
    if "cm" in Height:
        Height = float(Height[:-2])
    if (type(Height)!=float) and ("m" in Height):
        Height = float(Height[:-1])
        Height *= 100
    return Height

def weight_to_num(weight):
    if type(weight)==float:
        return weight
    if  (type(weight)!=float) and ("kg" in weight):
        weight = weight[:-2]
    return float(weight)

df["Height"] = df.Height.apply(height_to_num)
df["weight"] = df.weight.apply(weight_to_num)
print(df)

>>>出力結果

   Name Height  weight
0     A    172    72.0
1     B    171    71.0
2     C    168    62.0
3     D    156     NaN
4     E    172    70.0
5     F    168    68.0
6     G    155    55.0
7     H    156     NaN
8     I    167    80.0
9     J    177    80.0
10    K    168    70.0
11    L    NaN    58.0
12    M    141    50.0

欠損値を平均値で置換する

単位を削除することができたので、次は欠損値の処理を行っていきます

欠損値の処理は「fillna」で置換することができます

df.Height = df.Height.fillna(df.Height.mean())
df.weight = df.weight.fillna(df.weight.mean())
print(df)

>>>出力結果

   Name Height  weight
0     A    172    72.0
1     B    171    71.0
2     C    168    62.0
3     D    156    51.2
4     E    172    70.0
5     F    168    68.0
6     G    155    55.0
7     H    156    51.2
8     I    167    80.0
9     J    177    80.0
10    K    168    70.0
11    L    151    58.0
12    M    141    50.0

欠損値を削除する

欠損値の削除は「dropna()」を使用すれば可能です

print(df.dropna(how="any"))

>>>出力結果

   Name Height  weight
0     A    172    72.0
1     B    171    71.0
2     C    168    62.0
3     E    172    70.0
4     F    168    68.0
5     G    155    55.0
6     I    167    80.0
7     J    177    80.0
8     K    168    70.0
9     M    141    50.0

how=”any”では欠損ちが一つでも含まれる行・列を削除することになります

how=”all”では、すべての値が欠損値である行・列が削除されることになります

詳しくはpandasのreferenceを参照してください

pandas.DataFrame.dropna

まとめ

• データ分析の前処理はめちゃくちゃ大事
• 前処理を怠ると結果が大きく異なる
• 面倒なことはpythonに任せよう

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