scientific-data-preprocessing

name	scientific-data-preprocessing
description	科学データの前処理パイプラインスキル。欠損値補完（KNNImputer/SimpleImputer）、 エンコーディング（LabelEncoder/OneHot/ダミー変数）、スケーリング（Standard/MinMax/Robust/Pareto）、 対数変換、外れ値処理のテンプレートを提供。全 Exp-01〜13 に横断的に適用される基盤スキル。
tu_tools	[{"key":"biotools","name":"bio.tools","description":"データ前処理ツールレジストリ検索"}]

Scientific Data Preprocessing

科学データ解析における前処理の標準パイプライン。データクリーニング、変換、正規化の 一連の手順をトレーサブルかつ再現可能な形で実装するためのテンプレート集。 全 Exp-01〜13 に共通処理として適用される基盤スキル。

When to Use

• CSV / DataFrame のデータを解析前にクリーニング・変換したいとき
• 欠損値の補完戦略を選択する必要があるとき
• カテゴリカル変数のエンコーディングが必要なとき
• 数値データのスケーリング・正規化が必要なとき
• 外れ値の検出・除去が必要なとき

Quick Start

1. 前処理パイプライン概要

Raw Data
  ├─ Step 1: データ品質チェック
  ├─ Step 2: 欠損値処理
  ├─ Step 3: 外れ値処理
  ├─ Step 4: エンコーディング
  ├─ Step 5: スケーリング / 変換
  └─ Step 6: 品質確認レポート

2. データ品質チェック

import pandas as pd
import numpy as np

def data_quality_report(df, name="dataset"):
    """
    データ品質レポートを出力する。
    前処理方針の決定材料として最初に実行すること。
    """
    report = pd.DataFrame({
        "dtype": df.dtypes,
        "nunique": df.nunique(),
        "missing_count": df.isnull().sum(),
        "missing_pct": (df.isnull().sum() / len(df) * 100).round(2),
        "zeros_count": (df == 0).sum(),
    })

    # 数値カラムの統計
    numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
    for col in numeric_cols:
        report.loc[col, "mean"] = df[col].mean()
        report.loc[col, "std"] = df[col].std()
        report.loc[col, "skewness"] = df[col].skew()
        report.loc[col, "kurtosis"] = df[col].kurtosis()

    print(f"=== Data Quality Report: {name} ===")
    print(f"Shape: {df.shape}")
    print(f"Duplicated rows: {df.duplicated().sum()}")
    print(f"Columns with >50% missing: "
          f"{report[report['missing_pct'] > 50].index.tolist()}")
    print(report.to_string())

    return report

3. 欠損値処理 — 選択ガイド

手法	ユースケース	注意点
dropna()	完全ケース解析、欠損 <5%	サンプルサイズ減少
fillna(median)	数値データ、外れ値あり	分布を歪めうる
fillna(mean)	数値データ、正規分布	外れ値に敏感
SimpleImputer(strategy='most_frequent')	カテゴリカル変数
KNNImputer(n_neighbors=5)	変数間に相関がある場合	計算コスト高い
IterativeImputer	多変量欠損パターン (MICE)	scikit-learn experimental

from sklearn.impute import SimpleImputer, KNNImputer

def handle_missing_values(df, strategy="auto", numeric_cols=None, categorical_cols=None):
    """
    欠損値処理パイプライン。

    strategy:
        "auto"    — 欠損率に応じて自動選択
        "drop"    — 欠損行を除去
        "median"  — 中央値で補完
        "knn"     — KNN で補完 (n_neighbors=5)
    """
    df = df.copy()

    if numeric_cols is None:
        numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()
    if categorical_cols is None:
        categorical_cols = df.select_dtypes(include=["object", "category"]).columns.tolist()

    if strategy == "auto":
        missing_pct = df[numeric_cols].isnull().mean()
        # カラムごとに最適戦略を適用
        low_missing = missing_pct[missing_pct < 0.05].index.tolist()
        mid_missing = missing_pct[(missing_pct >= 0.05) & (missing_pct < 0.30)].index.tolist()
        high_missing = missing_pct[missing_pct >= 0.30].index.tolist()

        # Low: 中央値補完
        if low_missing:
            imp = SimpleImputer(strategy="median")
            df[low_missing] = imp.fit_transform(df[low_missing])

        # Mid: KNN 補完
        if mid_missing:
            imp = KNNImputer(n_neighbors=5)
            df[mid_missing] = imp.fit_transform(df[mid_missing])

        # High: 警告表示のみ (ドロップ推奨)
        if high_missing:
            print(f"WARNING: High missing rate columns ({'>30%'}): {high_missing}")
            print()

     strategy == :
        df = df.dropna(subset=numeric_cols)

     strategy == :
        imp = SimpleImputer(strategy=)
        df[numeric_cols] = imp.fit_transform(df[numeric_cols])

     strategy == :
        imp = KNNImputer(n_neighbors=)
        df[numeric_cols] = imp.fit_transform(df[numeric_cols])

    
     categorical_cols:
        imp_cat = SimpleImputer(strategy=)
        df[categorical_cols] = imp_cat.fit_transform(df[categorical_cols])

     df

4. 外れ値処理

def detect_outliers(df, columns, method="iqr", threshold=1.5):
    """
    外れ値を検出する。

    method:
        "iqr"     — IQR法 (Q1 - threshold*IQR, Q3 + threshold*IQR)
        "zscore"  — Z-score 法 (|z| > threshold; default threshold=3)
        "mad"     — MAD (Median Absolute Deviation) 法
    """
    outlier_mask = pd.DataFrame(False, index=df.index, columns=columns)

    for col in columns:
        vals = df[col].dropna()
        if method == "iqr":
            Q1, Q3 = vals.quantile(0.25), vals.quantile(0.75)
            IQR = Q3 - Q1
            lower, upper = Q1 - threshold * IQR, Q3 + threshold * IQR
            outlier_mask[col] = (df[col] < lower) | (df[col] > upper)

        elif method == "zscore":
            z = np.abs((df[col] - vals.mean()) / vals.std())
            outlier_mask[col] = z > (threshold if threshold != 1.5 else 3)

        elif method == "mad":
            median = vals.median()
            mad = np.median(np.abs(vals - median))
            modified_z = 0.6745 * (df[col] - median) / (mad + 1e-10)
            outlier_mask[col] = np.abs(modified_z) > (threshold if threshold != 1.5 else 3.5)

    summary = pd.DataFrame({
        "outlier_count": outlier_mask.sum(),
        "outlier_pct": (outlier_mask.sum() / len(df) * 100).round(2),
    })

    return outlier_mask, summary


 ():
    
    outlier_mask, summary = detect_outliers(df, columns, method=method)
    df = df.copy()

     action == :
        any_outlier = outlier_mask.(axis=)
        df = df[~any_outlier]

     action == :
         col  columns:
            vals = df[col].dropna()
            Q1, Q3 = vals.quantile(), vals.quantile()
            IQR = Q3 - Q1
            lower, upper = Q1 -  * IQR, Q3 +  * IQR
            df[col] = df[col].clip(lower, upper)

     action == :
         col  columns:
            df.loc[outlier_mask[col], col] = np.nan

     df, summary

5. エンコーディング — 選択ガイド

手法	ユースケース	適用例
LabelEncoder	順序カテゴリ、ツリー系モデル	結晶構造タイプ → 0,1,2
pd.get_dummies()	名義カテゴリ、線形モデル	材料名 → ダミー変数
OrdinalEncoder	順序のあるカテゴリ（明示的）	低/中/高 → 0,1,2
TargetEncoder	高カーディナリティ	化合物 ID

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OrdinalEncoder

def encode_categorical(df, columns, method="auto"):
    """
    カテゴリカル変数のエンコーディング。

    method:
        "auto"      — nunique に応じて自動選択
        "label"     — LabelEncoder
        "onehot"    — pd.get_dummies()
        "ordinal"   — OrdinalEncoder
    """
    df = df.copy()
    encoders = {}

    for col in columns:
        n_unique = df[col].nunique()

        if method == "auto":
            chosen = "onehot" if n_unique <= 10 else "label"
        else:
            chosen = method

        if chosen == "label":
            le = LabelEncoder()
            df[col] = le.fit_transform(df[col].astype(str))
            encoders[col] = le

        elif chosen == "onehot":
            dummies = pd.get_dummies(df[col], prefix=col, drop_first=True)
            df = pd.concat([df.drop(columns=[col]), dummies], axis=1)

        elif chosen == "ordinal":
            oe = OrdinalEncoder()
            df[col] = oe.fit_transform(df[[col]])
            encoders[col] = oe

    return df, encoders

6. スケーリング・変換 — 選択ガイド

手法	数式	ユースケース
StandardScaler	$(x - \mu) / \sigma$	PCA 前、正規分布仮定
MinMaxScaler	$(x - x_{min}) / (x_{max} - x_{min})$	NN 入力、0〜1 に正規化
RobustScaler	$(x - Q_2) / (Q_3 - Q_1)$	外れ値に頑健
Pareto Scaling	$(x - \bar{x}) / \sqrt{s}$	メタボロミクス (Exp-07)
Log2 Transform	$\log_2(x + 1)$	カウント・発現量データ
Box-Cox	$(x^\lambda - 1)/\lambda$	正規性改善（正値のみ）

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler

def scale_features(df, columns, method="standard"):
    """
    特徴量スケーリング。

    method:
        "standard"  — StandardScaler (z-score)
        "minmax"    — MinMaxScaler (0-1)
        "robust"    — RobustScaler (IQR-based)
        "pareto"    — Pareto scaling (metabolomics 向き)
        "log2"      — log2(x + 1) 変換
    """
    df = df.copy()
    scaler = None

    if method == "standard":
        scaler = StandardScaler()
        df[columns] = scaler.fit_transform(df[columns])

    elif method == "minmax":
        scaler = MinMaxScaler()
        df[columns] = scaler.fit_transform(df[columns])

    elif method == "robust":
        scaler = RobustScaler()
        df[columns] = scaler.fit_transform(df[columns])

    elif method == "pareto":
        # Pareto scaling: (x - mean) / sqrt(std)
        for col in columns:
            mean = df[col].mean()
            std = df[col].std()
            df[col] = (df[col] - mean) / np.sqrt(std + 1e-10)

    elif method == "log2":
        for col in columns:
            df[col] = np.log2(df[col] + 1)

    return df, scaler

7. 前処理パイプライン統合テンプレート

def preprocessing_pipeline(df, target_col=None, config=None):
    """
    全体前処理パイプライン。設定辞書で制御可能。

    config 例:
        {
            "drop_duplicates": True,
            "missing_strategy": "auto",
            "outlier_method": "iqr",
            "outlier_action": "clip",
            "encoding_method": "auto",
            "scaling_method": "standard",
        }
    """
    if config is None:
        config = {
            "drop_duplicates": True,
            "missing_strategy": "auto",
            "outlier_method": "iqr",
            "outlier_action": "clip",
            "encoding_method": "auto",
            "scaling_method": "standard",
        }

    n_original = len(df)

    # Step 0: 重複除去
    if config.get("drop_duplicates", True):
        df = df.drop_duplicates()
        print(f"  Removed {n_original - len(df)} duplicate rows")

    # Step 1: カラム分類
    numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()
    categorical_cols = df.select_dtypes(include=["object", "category"]).columns.tolist()
    if target_col and target_col in numeric_cols:
        numeric_cols.remove(target_col)
    if target_col and target_col in categorical_cols:
        categorical_cols.remove(target_col)

    # Step 2: 欠損値処理
    df = handle_missing_values(
        df,
        strategy=config.get(, ),
        numeric_cols=numeric_cols,
        categorical_cols=categorical_cols,
    )

    
     numeric_cols:
        df, outlier_summary = handle_outliers(
            df, numeric_cols,
            method=config.get(, ),
            action=config.get(, ),
        )

    
     categorical_cols:
        df, encoders = encode_categorical(
            df, categorical_cols,
            method=config.get(, ),
        )
    :
        encoders = {}

    
    final_numeric = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()
     target_col  target_col  final_numeric:
        final_numeric.remove(target_col)
     final_numeric:
        df, scaler = scale_features(
            df, final_numeric,
            method=config.get(, ),
        )
    :
        scaler = 

    ()

    
     pathlib  Path
    results_dir = Path()
    results_dir.mkdir(parents=, exist_ok=)
    df.to_csv(results_dir / , index=)
    ()

    
     json
    summary = {
        : [n_original, (df.columns)],
        : (df.shape),
        : n_original - (df)  config.get(, )  ,
        : (df.select_dtypes(include=[np.number]).columns),
        : (df.select_dtypes(include=[, ]).columns),
        : config.get(, ),
        : config.get(, ),
    }
     (results_dir / , )  f:
        json.dump(summary, f, indent=, ensure_ascii=)
    ()

     df, {: encoders, : scaler}

ToolUniverse 連携

TU Key	ツール名	連携内容
biotools	bio.tools	データ前処理ツールレジストリ検索

References

• Exp-01: sc.pp.normalize_total(), sc.pp.log1p() — scRNA-seq 固有の正規化
• Exp-02: LabelEncoder, pd.get_dummies() — 化合物記述子エンコーディング
• Exp-03: StandardScaler + log2(x+1) — がんデータ前処理
• Exp-05: StandardScaler, KNNImputer — 毒性予測データ
• Exp-07: Pareto scaling — メタボロミクスデータ
• Exp-12: MinMaxScaler, RobustScaler — プロセスデータ
• Exp-13: LabelEncoder, ダミー変数 — 材料タイプエンコーディング