LAB-불린 인덱스를 통한 데이터 정제

 

LAB

불린 인덱스를 통한 데이터 정제

 

 

시나리오

·       데이터 분석을 하는 중에 의뢰인이 데이터셋 dirty에 들어 있는 데이터는 절대 음수가 될 수 없다고 전해 왔다고 가정하겠습니다.

·       즉, 음수 값은 진짜 값이 아닌 오류이며,

·       여러분이(분석가가) 직접 이를 더 말이 되는 값(0 등)으로 바꿔야 합니다.

·       즉, 데이터 클리닝(data cleaning), 데이터 정제, 데이터 전처리 작업을 해야 합니다.

 

 

 

제공된 데이터

[9, 4, 1, -0.01, -0.02, -0.001]

 

 

 

데이터 전처리

·       더러운 데이터(음수)를 깨끗이 하려면 이상한 값을 찾아내어 합리적인 대안(0)으로 교체해야 합니다.

·       {Numpy} 불린 인덱싱을 활용 하여 처리

 

 

 

예상 출력 결과

[9. 4. 1. 0. 0. 0.]