データ前処理: シンプルで効果的な方法

1. 欠損値の処理: データにはしばしば欠損値が含まれています。欠損値を処理するためには、以下の方法があります。

   • 欠損値を含む行または列を削除する: df.dropna()
   • 欠損値を特定の値で置き換える: df.fillna(value)

2. データのスケーリング: データのスケーリングは、異なる範囲の値を持つ特徴量を統一するために行われます。一般的なスケーリング手法には、以下のようなものがあります。

   • 標準化: StandardScalerを使用して平均を0、標準偏差を1に変換する
   • 正規化: MinMaxScalerを使用してデータを0から1の範囲に変換する

3. カテゴリカルデータのエンコーディング: カテゴリカルデータは通常、数値で表現される必要があります。以下の方法でエンコーディングできます。

   • ダミー変数化: pd.get_dummies()を使用してカテゴリカル変数をバイナリ変数に変換する
   • ラベルエンコーディング: LabelEncoderを使用してカテゴリカル変数を整数に変換する

これらはデータ前処理の一部ですが、よく使用される手法です。ほかにもさまざまなデータ前処理手法がありますので、具体的なデータや分析の目的に応じて適切な手法を選択してください。また、各手法の詳細な使用方法については、公式のドキュメントやオンラインのリソースを参照することをおすすめします。