Pandasでノイズ除去を実現：データクレンジングの基本｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

データ分析において、データの品質は非常に重要です。ノイズや欠損値が含まれたデータでは、正しい分析結果が得られません。このため、データクレンジングが必要になります。

本記事では、Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasを使って、ノイズ除去の基本手順について解説します。

ノイズ除去とデータクレンジングの重要性

データクレンジングとは、データの品質を向上させるための作業のことです。データクレンジングには、以下のような作業が含まれます。

ノイズ除去
欠損値の補完
外れ値の検出と除去
フィルタリングや変換

ノイズは、データに含まれる異常値のことを指します。ノイズが含まれたデータでは、正しい分析結果を得ることができません。また、欠損値は、データの一部が欠けている状態のことを指します。欠損値が含まれたデータでも、正しい分析結果を得ることができません。

外れ値は、通常の範囲から大きく外れた値のことを指します。外れ値が含まれたデータでは、平均値や中央値などの代表値が大きく影響を受けることがあります。また、フィルタリングや変換は、データを扱いやすい形に変換することで、分析の効率を高めることができます。

Pandasでのノイズ除去の基本手順

Pandasは、データ分析において非常に便利なライブラリです。Pandasを使って、ノイズ除去を実現するためには、以下の基本手順を実行します。

データの読み込み
ノイズの検出
ノイズの除去
クレンジングしたデータの保存

ここでは、以下のようなデータを例にして、ノイズ除去の基本手順を説明します。

import pandas as pd

# データの読み込み
df = pd.read_csv("data.csv")

# データの表示
print(df.head())

このようにして、データを読み込んだら、次にノイズの検出を行います。

外れ値の検出と除去方法

外れ値は、通常の範囲から大きく外れた値のことを指します。外れ値を検出する方法としては、以下の方法があります。

ヒストグラムによる検出
箱ひげ図による検出
百分位数による検出

ヒストグラムによる検出は、データの分布をグラフ化して、外れ値を目視で確認する方法です。箱ひげ図による検出は、データの分布を箱ひげ図で表現して、外れ値を視覚的に確認する方法です。

百分位数による検出は、データの上位何パーセントか、下位何パーセントかを指定して、その範囲外のデータを外れ値として検出する方法です。

以下は、百分位数による検出の例です。

# 外れ値の検出
Q1 = df['data'].quantile(0.25)
Q3 = df['data'].quantile(0.75)

IQR = Q3 - Q1
low_threshold = Q1 - 1.5 * IQR
high_threshold = Q3 + 1.5 * IQR
outliers = df[(df['data'] < low_threshold) | (df['data'] > high_threshold)]

print(outliers)

このようにして、外れ値を検出することができます。次に、外れ値を除去する方法を紹介します。

外れ値を除去する方法としては、以下の方法があります。

外れ値をNaNに置き換える
外れ値を平均値や中央値で置き換える
外れ値を削除する

以下は、外れ値をNaNに置き換える方法の例です。

import numpy as np
# 外れ値のNaNへの置換
df.loc[(df['data'] < low_threshold) | (df['data'] > high_threshold), 'data'] = np.nan
print(df.head())

このようにして、外れ値をNaNに置き換えることができます。

移動平均によるノイズ除去

移動平均は、一定期間のデータを平均化することで、データの変動を滑らかにする手法です。移動平均によるノイズ除去は、時系列データの分析において非常に有効です。

以下は、移動平均によるノイズ除去の例です。

# 移動平均によるノイズ除去
df['moving_avg'] = df['data'].rolling(window=5).mean()
print(df.head())

このようにして、移動平均によるノイズ除去を実行することができます。

欠損値の補完によるノイズ除去

欠損値は、データの一部が欠けている状態のことを指します。欠損値が含まれたデータを分析するためには、欠損値を補完する必要があります。

欠損値を補完する方法としては、以下の方法があります。

平均値や中央値で補完する
線形補間による補完
多重代入法による補完

以下は、平均値で補完する方法の例です。

# 欠損値の平均値による補完
mean_value = df['data'].mean()
df['data'].fillna(mean_value, inplace=True)
print(df.head())

このようにして、欠損値を平均値で補完することができます。

フィルタリングや変換によるノイズ除去

フィルタリングや変換は、データを扱いやすい形に変換することで、ノイズ除去の効果を高めることができます。

以下は、フィルタリングによるノイズ除去の例です。

# フィルタリングによるノイズ除去
df['data'] = df['data'].rolling(window=3, center=True).mean()
print(df.head())

このようにして、フィルタリングによるノイズ除去を実行することができます。

まとめ

Pandasを使ったデータクレンジングの基本手順について説明しました。

データの読み込み
ノイズの検出
ノイズの除去
クレンジングしたデータの保存

また、外れ値の検出と除去方法、移動平均によるノイズ除去、欠損値の補完によるノイズ除去、フィルタリングや変換によるノイズ除去の手法についても紹介しました。

これらの手法を使って、データクレンジングを実行することで、正しい分析結果を得ることができます。