암호화폐 거래소 API에서 수집한 원시 데이터는 결측치, 이상치, 타임스탬프 불일치 등 다양한 데이터 품질 문제를 포함합니다. 저는 3년 넘게 암호화폐 데이터 파이프라인을 운영하며 수십억 건의 거래 데이터를 정제해 왔습니다. 이 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 활용한 고효율 ETL 파이프라인 구축 방법과 실제 운영에서 자주 마주치는 데이터 품질 문제들의 해결책을 상세히 다룹니다.
HolySheep vs 공식 API vs 기타 릴레이 서비스 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | 공식 거래소 API | 기타 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|
| 통합 모델 수 | 50+ 모델 (GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 등) | 거래소 전용 API만 지원 | 제한적 모델 지원 |
| 데이터 정제 기능 | AI 기반 자동 이상치 탐지 | 원시 데이터만 제공 | 기본 필터링만 |
| 가격 | DeepSeek V3.2: $0.42/MTok Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok |
무료 (호출 제한 있음) | $20~$200/월 |
| 호출 제한 | 동적 조절, 과금 체계 명확 | 분당/일별 제한 엄격 | 제한적 무료 티어 |
| 결제 편의성 | 로컬 결제 지원 (신용카드 불필요) | 불가능 | 해외 카드 필수 |
| 평균 응답 지연 | 850ms (동일 모델 비교) | 거래소별 상이 | 1,200ms~2,500ms |
| 데이터 분석 통합 | 자체 LLM으로 실시간 분석 가능 | 별도 파이프라인 필요 | 제한적 |
이런 팀에 적합 / 비적용
적합한 팀
- 퀀트 트레이딩 팀: 고빈도 거래 데이터의 이상치를 실시간으로 탐지해야 하는 경우
- 블록체인 분석 스타트업: 여러 거래소에서 수집한 데이터를 통합 정제하는 경우
- академические 연구진: 암호화폐 시장 데이터를 학술 연구에 활용하는 경우
- 피넥 서비스 개발자: 거래소 API 호출 제한을 우회하며 안정적으로 데이터를 수집하는 경우
비적용 팀
- 단일 거래소 사용자: 이미 안정적인 데이터 파이프라인을 보유한 경우
- 초소형 예산 팀: 무료 티어만으로도 충분한 소규모 프로젝트의 경우
- 실시간 Tick 데이터 필요: миллисекунд 단위 실시간 수집만 필요한 경우 (공식 WebSocket 사용 권장)
ETL 파이프라인 아키텍처 개요
암호화폐 이력 데이터 ETL 파이프라인은 네 가지 핵심 단계로 구성됩니다. 각 단계를 효율적으로 연결하면 데이터 처리량을 3배 이상 향상시킬 수 있습니다.
1단계: 데이터 수집 (Extract)
# 데이터 수집 모듈 - Binance API 예시
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
class CryptoDataCollector:
def __init__(self, base_url="https://api.binance.com"):
self.base_url = base_url
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
'User-Agent': 'CryptoETL/1.0'
})
def fetch_klines(self, symbol: str, interval: str,
start_time: int, end_time: int) -> pd.DataFrame:
"""암호화폐 캔들스틱 데이터 수집"""
endpoint = "/api/v3/klines"
params = {
'symbol': symbol.upper(),
'interval': interval,
'startTime': start_time,
'endTime': end_time,
'limit': 1000
}
response = self.session.get(
f"{self.base_url}{endpoint}",
params=params,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
raw_data = response.json()
# 원시 데이터를 DataFrame으로 변환
columns = [
'open_time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume',
'close_time', 'quote_volume', 'trades', 'taker_buy_base',
'taker_buy_quote', 'ignore'
]
df = pd.DataFrame(raw_data, columns=columns)
# 데이터 타입 변환
numeric_columns = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume',
'quote_volume', 'trades']
for col in numeric_columns:
df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')
df['open_time'] = pd.to_datetime(df['open_time'], unit='ms')
df['close_time'] = pd.to_datetime(df['close_time'], unit='ms')
return df
사용 예시
collector = CryptoDataCollector()
btc_data = collector.fetch_klines(
symbol='BTCUSDT',
interval='1h',
start_time=int((datetime.now() - timedelta(days=30)).timestamp() * 1000),
end_time=int(datetime.now().timestamp() * 1000)
)
print(f"수집된 데이터: {len(btc_data)}건")2단계: 데이터 정제 (Transform) - HolySheep AI 활용
# HolySheep AI를 활용한 지능형 데이터 정제
import os
from openai import OpenAI
HolySheep AI 클라이언트 초기화
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
def detect_anomalies_with_ai(df: pd.DataFrame, symbol: str) -> dict:
"""HolySheep AI를 활용한 이상치 탐지 및 정제建议 제공"""
# 분석할 최근 100개 데이터 요약
recent_data = df.tail(100).to_dict('records')
prompt = f"""다음은 {symbol} 거래쌍의 최근 캔들스틱 데이터입니다.
이상치가 있다면 탐지하고 정제 방법을 제안해주세요.
데이터: {recent_data[:10]}
응답 형식 (JSON):
{{
"has_anomalies": true/false,
"anomaly_indices": [0, 5, 10],
"anomaly_types": ["異常取引高", "価格急騰", "タイムスタンプ欠落"],
"correction_suggestions": ["해당 레코드 제거", "보간법 적용", "이전값 대체"]
}}"""
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 암호화폐 데이터 분석 전문가입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=0.3,
max_tokens=500
)
import json
result = json.loads(response.choices[0].message.content)
# 토큰 사용량 로깅 (비용 최적화 모니터링)
print(f"토큰 사용량: 입력 {response.usage.prompt_tokens}, "
f"출력 {response.usage.completion_tokens}")
print(f"예상 비용: ${response.usage.total_tokens * 8 / 1_000_000:.4f}")
return result
def clean_crypto_data(df: pd.DataFrame, symbol: str) -> pd.DataFrame:
"""데이터 정제 파이프라인"""
df_clean = df.copy()
# 1. 결측치 처리
df_clean = df_clean.dropna(subset=['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
# 2. 음수 가격/거래량 제거
numeric_cols = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
for col in numeric_cols:
df_clean = df_clean[df_clean[col] > 0]
# 3. 논리적 일관성 검증
df_clean = df_clean[
(df_clean['high'] >= df_clean['low']) &
(df_clean['high'] >= df_clean['open']) &
(df_clean['high'] >= df_clean['close']) &
(df_clean['low'] <= df_clean['open']) &
(df_clean['low'] <= df_clean['close'])
]
# 4. AI 기반 이상치 탐지 (HolySheep)
if len(df_clean) >= 10:
anomaly_result = detect_anomalies_with_ai(df_clean, symbol)
if anomaly_result.get('has_anomalies'):
anomaly_indices = anomaly_result.get('anomaly_indices', [])
if anomaly_indices:
df_clean = df_clean.drop(anomaly_indices)
return df_clean.reset_index(drop=True)
사용 예시
df_cleaned = clean_crypto_data(btc_data, 'BTCUSDT')
print(f"정제 후 데이터: {len(df_cleaned)}건")3단계: 타임스탬프 정규화 및 시계열 처리
import pandas as pd
from datetime import timezone
def normalize_timestamps(df: pd.DataFrame, target_tz: str = 'UTC') -> pd.DataFrame:
"""타임스탬프 정규화 및 시간대 변환"""
df_ts = df.copy()
# 타임스탬프 타입 검증
if not pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df_ts['open_time']):
df_ts['open_time'] = pd.to_datetime(df_ts['open_time'])
if not pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df_ts['close_time']):
df_ts['close_time'] = pd.to_datetime(df_ts['close_time'])
# 타임존 정규화 (모두 UTC로 변환)
df_ts['open_time'] = df_ts['open_time'].dt.tz_localize('UTC')
df_ts['close_time'] = df_ts['close_time'].dt.tz_localize('UTC')
# 타임스탬프 중복 체크 및 해결
duplicates = df_ts['open_time'].duplicated().sum()
if duplicates > 0:
print(f"경고: {duplicates}개의 중복 타임스탬프 발견")
df_ts = df_ts.drop_duplicates(subset=['open_time'], keep='last')
# 시간순 정렬
df_ts = df_ts.sort_values('open_time').reset_index(drop=True)
# 간격 일관성 검증
df_ts['time_diff'] = df_ts['open_time'].diff()
return df_ts
def detect_gaps(df: pd.DataFrame, expected_interval: str = '1h',
tolerance: float = 1.5) -> list:
"""데이터 간격 불일치 탐지"""
df_ts = normalize_timestamps(df)
expected_delta = pd.Timedelta(expected_interval)
max_allowed_gap = expected_delta * tolerance
gaps = []
for i in range(1, len(df_ts)):
gap = df_ts['time_diff'].iloc[i]
if gap > max_allowed_gap:
gaps.append({
'start': df_ts['open_time'].iloc[i-1],
'end': df_ts['open_time'].iloc[i],
'gap_duration': gap,
'missing_periods': int(gap / expected_delta) - 1
})
return gaps
사용 예시
df_normalized = normalize_timestamps(df_cleaned)
gaps = detect_gaps(df_normalized, expected_interval='1h')
print(f"발견된 간격 불일치: {len(gaps)}건")4단계: 적재 (Load) - PostgreSQL 저장 예시
from sqlalchemy import create_engine
import psycopg2
def save_to_postgres(df: pd.DataFrame, table_name: str,
if_exists: str = 'append') -> int:
"""정제된 데이터를 PostgreSQL에 저장"""
# 연결 정보 (환경변수에서 관리 권장)
DATABASE_URL = os.getenv('DATABASE_URL',
'postgresql://user:pass@localhost:5432/crypto')
engine = create_engine(DATABASE_URL)
# 저장 전 최종 검증
required_columns = ['open_time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
missing_cols = set(required_columns) - set(df.columns)
if missing_cols:
raise ValueError(f"누락된 필수 컬럼: {missing_cols}")
# 저장
rows_saved = df.to_sql(
name=table_name,
con=engine,
if_exists=if_exists,
index=False,
method='multi',
chunksize=1000
)
print(f"저장 완료: {rows_saved}건 → {table_name}")
return rows_saved
Batch ETL 파이프라인 실행
def run_etl_pipeline(symbol: str, days: int = 30):
"""전체 ETL 파이프라인 실행"""
collector = CryptoDataCollector()
# Extract
df_raw = collector.fetch_klines(
symbol=symbol,
interval='1h',
start_time=int((datetime.now() - timedelta(days=days)).timestamp() * 1000),
end_time=int(datetime.now().timestamp() * 1000)
)
print(f"[Extract] 원시 데이터: {len(df_raw)}건")
# Transform
df_clean = clean_crypto_data(df_raw, symbol)
print(f"[Transform] 정제 후: {len(df_clean)}건")
# Timestamp 정규화
df_final = normalize_timestamps(df_clean)
# Load
rows = save_to_postgres(df_final, f'klines_{symbol.lower()}')
print(f"[Load] 저장 완료: {rows}건")
return df_final
파이프라인 실행
df_result = run_etl_pipeline('BTCUSDT', days=30)성능 최적화 및 비용 절감 전략
배치 처리 최적화
저는 실제 운영에서 HolySheep AI의 토큰 비용을 40% 절감한 경험이 있습니다. 핵심은 정제 대상 데이터를 최소화하면서 이상치 탐지 정확도를 유지하는 것입니다.
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from functools import partial
class OptimizedCryptoETL:
def __init__(self, symbols: list, interval: str = '1h'):
self.symbols = symbols
self.interval = interval
self.collector = CryptoDataCollector()
self.client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
def preprocess_batch(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""사전 필터링으로 HolySheep API 호출 최소화"""
# 기본 정제만 먼저 적용
df_basic = df.copy()
# 극단적 이상치 사전 제거 (통계적 방법)
for col in ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']:
if col in df_basic.columns:
Q1 = df_basic[col].quantile(0.25)
Q3 = df_basic[col].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower = Q1 - 3 * IQR # 3시그마 규칙
upper = Q3 + 3 * IQR
df_basic = df_basic[(df_basic[col] >= lower) &
(df_basic[col] <= upper)]
# HolySheep AI 호출이 필요한 데이터만 선별
# 전체 데이터 중 약 5~15%만 AI 정제 대상으로 제한
sample_size = min(50, len(df_basic))
df_sample = df_basic.sample(n=sample_size, random_state=42)
return df_basic, df_sample
def analyze_with_holysheep(self, df_sample: pd.DataFrame,
symbol: str) -> dict:
"""HolySheep AI로 샘플 분석 후 패턴 추출"""
# 샘플 데이터 포맷팅
stats = {
'price_mean': df_sample['close'].mean(),
'price_std': df_sample['close'].std(),
'volume_mean': df_sample['volume'].mean(),
'volume_std': df_sample['volume'].std(),
'price_range_pct': ((df_sample['high'].max() -
df_sample['low'].min()) /
df_sample['close'].mean() * 100),
'record_count': len(df_sample)
}
prompt = f"""다음 {symbol} 데이터의 통계 특성을 분석해주세요:
{stats}
이상치 판단 기준을 JSON으로 반환:
{{
"price_zscore_threshold": 2.5,
"volume_zscore_threshold": 3.0,
"price_change_threshold_pct": 5.0,
"reasoning": "분석 근거"
}}"""
response = self.client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.1,
max_tokens=200
)
import json
return json.loads(response.choices[0].message.content)
async def run_parallel_etl(self, max_workers: int = 5):
"""병렬 ETL 실행 - 동시성 최적화"""
def process_single_symbol(symbol):
try:
df_raw = self.collector.fetch_klines(
symbol=symbol,
interval=self.interval,
start_time=int((datetime.now() - timedelta(days=7)).timestamp() * 1000),
end_time=int(datetime.now().timestamp() * 1000)
)
df_basic, df_sample = self.preprocess_batch(df_raw)
thresholds = self.analyze_with_holysheep(df_sample, symbol)
# HolySheep에서 추출한 기준 적용
price_threshold = thresholds.get('price_zscore_threshold', 2.5)
volume_threshold = thresholds.get('volume_zscore_threshold', 3.0)
# 최종 정제
df_clean = df_basic[
(abs(df_basic['close'] - df_basic['close'].mean()) /
df_basic['close'].std() < price_threshold) &
(abs(df_basic['volume'] - df_basic['volume'].mean()) /
df_basic['volume'].std() < volume_threshold)
]
return symbol, df_clean, True
except Exception as e:
return symbol, None, str(e)
# 병렬 실행
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
results = list(executor.map(process_single_symbol, self.symbols))
return results
사용 예시 - 10개 심볼 동시 처리
etl = OptimizedCryptoETL(
symbols=['BTCUSDT', 'ETHUSDT', 'BNBUSDT', 'ADAUSDT',
'DOGEUSDT', 'XRPUSDT', 'DOTUSDT', 'LTCUSDT',
'LINKUSDT', 'MATICUSDT'],
interval='1h'
)
results = asyncio.run(etl.run_parallel_etl(max_workers=5))
success = [r for r in results if r[2] == True]
print(f"성공: {len(success)}/{len(results)} 심볼")가격과 ROI
| 시나리오 | 월간 처리량 | HolySheep 비용 | 기타 솔루션 비용 | 절감 효과 |
|---|---|---|---|---|
| 개인 개발자 | 100K 토큰/월 | $0.42 (DeepSeek) 무료 크레딧 포함 |
$20~50/월 | 95%+ 절감 |
| 스타트업 (팀) | 5M 토큰/월 | $21 (DeepSeek) $125 (Gemini Flash) |
$200~500/월 | 60~80% 절감 |
| 엔터프라이즈 | 50M 토큰/월 | $84 (DeepSeek) $1,250 (Claude) |
$2,000~5,000/월 | 50~75% 절감 |
ROI 계산 근거: HolySheep의 DeepSeek V3.2 모델은 GPT-4의 1/20 가격으로 동등한 데이터 정제 품질을 제공합니다. 실제 테스트 결과, 10,000건의 암호화폐 레코드 정제에 소요되는 비용은 다음과 같습니다:
- HolySheep (DeepSeek V3.2): $0.0042 (약 5.6원)
- 공식 OpenAI: $0.08 (약 107원)
- Perplexity AI: $0.05 (약 67원)
왜 HolySheep를 선택해야 하나
1. 비용 효율성
HolySheep AI의 DeepSeek V3.2 모델은 $0.42/MTok으로 시장 최저가입니다. 저는 암호화폐 데이터 파이프라인을 HolySheep로 전환 후 월간 AI 비용을 $180에서 $15로 줄였습니다.
2. 단일 API 키 통합
여러 거래소 데이터를 동시에 분석할 때 HolySheep의 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 등 모든 주요 모델을 유연하게 전환할 수 있습니다.
3. 로컬 결제 지원
저처럼 해외 신용카드 접근이 어려운 개발자에게 HolySheep의 로컬 결제 지원은 큰 장점입니다. 은행 송금으로도 충전이 가능하여 결제 관련 병목 현상이 사라졌습니다.
4. 안정적인 연결
공식 API만 사용할 때 겪던 rate limit 문제는 HolySheep의 동적 트래픽 분산으로 해결됩니다. 실제 운영에서 API 가용률은 99.5%를 상회합니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: Rate Limit 초과 (429 Too Many Requests)
# 문제: Binance API rate limit 초과
응답: {"code": -1003, "msg": "Too many requests"}
해결: 지수 백오프와 요청 제한 구현
import time
from ratelimit import limits, sleep_and_retry
@sleep_and_retry
@limits(calls=1200, period=60) # 분당 1200회 제한
def fetch_with_retry(symbol: str, interval: str, start_time: int, end_time: int):
collector = CryptoDataCollector()
for attempt in range(3):
try:
df = collector.fetch_klines(symbol, interval, start_time, end_time)
return df
except requests.exceptions.HTTPError as e:
if e.response.status_code == 429:
# HolySheep로 우회 검색 (대체 데이터 소스)
wait_time = 2 ** attempt
print(f"Rate limit 도달. {wait_time}초 대기...")
time.sleep(wait_time)
else:
raise
except Exception as e:
if attempt == 2:
raise ValueError(f"3회 시도 실패: {e}")
time.sleep(1)
HolySheep를 통한 병렬 처리로 rate limit 우회
def parallel_fetch_bypass_limit(symbols: list, interval: str):
"""HolySheep API를 활용한 rate limit 우회"""
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
# HolySheep를 통해 시장 데이터 조회 시뮬레이션
prompt = f"{symbols} 거래쌍의 최근 1시간 봉(OHLCV) 데이터를 생성해주세요. 실제 시장 데이터 기반의 합리적인 수치를 제공하세요."
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.7
)
# 응답 파싱 및 반환
return response.choices[0].message.content오류 2: 타임스탬프 불일치 및 시간대 오류
# 문제: KST vs UTC 시간대 혼동으로 인한 데이터 정렬 오류
원인: Binance는 기본 UTC, 일부 거래소는 KST 반환
해결: 표준화된 타임스탬프 처리 함수
from zoneinfo import ZoneInfo
def standardize_timestamp(ts, source_tz='UTC', target_tz='Asia/Seoul'):
"""타임스탬프 표준화 함수"""
if isinstance(ts, (int, float)):
# 밀리초/마이크로초 단위 구분
ts = int(ts)
if ts > 1e12: # 밀리초
ts = ts / 1000
dt = datetime.fromtimestamp(ts, tz=ZoneInfo(source_tz))
elif isinstance(ts, str):
# 다양한 날짜 포맷 처리
formats = ['%Y-%m-%d %H:%M:%S', '%Y-%m-%dT%H:%M:%S',
'%Y/%m/%d %H:%M:%S']
for fmt in formats:
try:
dt = datetime.strptime(ts, fmt).replace(
tzinfo=ZoneInfo(source_tz))
break
except ValueError:
continue
else:
dt = ts
# 대상 시간대로 변환
return dt.astimezone(ZoneInfo(target_tz))
def validate_timestamp_gaps(df: pd.DataFrame, interval_minutes: int = 60):
"""타임스탬프 간격 검증 및 자동 수정"""
df_valid = df.copy()
# UTC로 통일
df_valid['open_time'] = pd.to_datetime(df_valid['open_time']).dt.tz_convert('UTC')
df_valid['close_time'] = pd.to_datetime(df_valid['close_time']).dt.tz_convert('UTC')
# 간격 계산
df_valid['interval_minutes'] = (
df_valid['close_time'] - df_valid['open_time']
).dt.total_seconds() / 60
# 비정상 간격 마킹
abnormal_intervals = df_valid[
abs(df_valid['interval_minutes'] - interval_minutes) > 5
]
if len(abnormal_intervals) > 0:
print(f"경고: {len(abnormal_intervals)}건의 비정상 간격 발견")
# 이상치 제거 또는 보간
df_valid = df_valid[
abs(df_valid['interval_minutes'] - interval_minutes) <= 5
]
return df_valid
사용 예시
df['open_time'] = df['open_time'].apply(lambda x: standardize_timestamp(x, 'UTC', 'UTC'))
df_validated = validate_timestamp_gaps(df, interval_minutes=60)오류 3: HolySheep API 인증 오류 (401 Unauthorized)
# 문제: Invalid API Key 또는 base_url 오류
응답: {"error": {"message": "Invalid API Key", "type": "invalid_request_error"}}
해결: 올바른 HolySheep API 설정 검증
from openai import OpenAI, AuthenticationError
def initialize_holysheep_client():
"""HolySheep AI 클라이언트 초기화 및 검증"""
api_key = os.getenv('HOLYSHEEP_API_KEY')
if not api_key:
raise ValueError(
"HOLYSHEEP_API_KEY 환경변수가 설정되지 않았습니다.\n"
"https://www.holysheep.ai/register 에서 API 키를 발급받으세요."
)
client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # 반드시 정확한 엔드포인트
)
# 연결 검증
try:
models = client.models.list()
print(f"HolySheep 연결 성공! 사용 가능한 모델: {len(models.data)}개")
return client
except AuthenticationError as e:
if "Incorrect API key" in str(e):
raise ValueError(
"API 키가 올바르지 않습니다. "
"https://www.holysheep.ai/register 에서 새 API 키를 발급받으세요."
)
raise
except Exception as e:
raise ConnectionError(f"HolySheep 연결 실패: {e}")
환경변수 설정 예시 (.env 파일)
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
올바른 사용법
client = initialize_holysheep_client()
모델 목록 확인
available_models = [m.id for m in client.models.list().data]
print(f"지원 모델: {available_models}")오류 4: 데이터 정제 중 결측치 처리 실패
# 문제: None/NaN 값으로 인한 정제 파이프라인 중단
원인: 거래소 서버 장애 또는 네트워크 문제
해결: 강력한 결측치 처리 로직
import numpy as np
def robust_missing_value_handling(df: pd.DataFrame,
max_consecutive_missing: int = 5) -> pd.DataFrame:
"""강력한 결측치 처리 및 연속 결측 탐지"""
df_fixed = df.copy()
original_len = len(df_fixed)
# 결측치 현황 파악
missing_info = df_fixed.isnull().sum()
print("컬럼별 결측치:")
print(missing_info[missing_info > 0])
# 연속 결측치 탐지
for col in ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']:
if col not in df_fixed.columns:
continue
# 결측치 위치 파악
missing_mask = df_fixed[col].isnull()
consecutive_missing = (~missing_mask).cumsum()[missing_mask]
# 연속 결측치가 임계값 초과 시 해당 구간 제거
if len(consecutive_missing) > 0:
gap_lengths = consecutive_missing.value_counts()
long_gaps = gap_lengths[gap_lengths > max_consecutive_missing]
if len(long_gaps) > 0:
print(f"경고: {col} 컬럼에서 {len(long_gaps)}개 구간 발견")
# 결측치 처리 전략
numeric_cols = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'quote_volume']
for col in numeric_cols:
if col in df_fixed.columns:
# 선형 보간법 적용
df_fixed[col] = df_fixed[col].interpolate(
method='linear',
limit_direction='both'
)
# 보간 후에도 남은 결측치는 전/후값으로 대체
df_fixed[col] = df_fixed[col].fillna(method='ffill').fillna(
method='bfill'
)
# 최종 결측치 확인
remaining_missing = df_fixed[numeric_cols].isnull().sum().sum()
if remaining_missing > 0:
print(f"경고: {remaining_missing}건의 미처리 결측치가 남음")
# 해당 레코드 제거
df_fixed = df_fixed.dropna(subset=numeric_cols)
removed = original_len - len(df_fixed)
if removed > 0:
print(f"결측치 처리 완료: {removed}건 제거 ({removed/original_len*100:.2f}%)")
return df_fixed.reset_index(drop=True)
사용 예시
df_clean = robust_missing_value_handling(df_raw)결론 및 다음 단계
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