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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

캐글 T1-23

해결된 질문

123

naegahaenaeem

작성한 질문수 5

0

캐글에 올려주신 자료 중 T1-23 문제를 풀고 있습니다.

f1컬럼에서 10번째로 큰 값을 찾는 중에 질문이 생겨 질문 드립니다!

 

실제로 f1을 소팅해서 보면 중복값이 있어 10번째로 큰 값이 86인데

선생님 풀이에는 소팅해서 10번째에 있는 값인 88로 대체하셨더라고요

실제 값에 관계없이 10번째에 위치한 값으로 대체해도 되는 건가요?

 

선생님 풀이)

# f1데이터에서 10번째 큰 값으로 결측치를 채움

top10 = df['f1'].sort_values(ascending=False).iloc[9]

print(top10)

df['f1'] = df['f1'].fillna(top10)

결과) 88.0

 

실제 값 소팅 결과)

print(df.sort_values('f1',ascending=False).head(15))

      id   age city     f1  f2   f3    f4         f5
56  id57   3.0   대구  111.0   0  NaN  ISFJ  29.269869
7   id08  38.0   서울  101.0   1  NaN  INFJ  83.685380
57  id58   0.0   대구  100.0   2  NaN  ESTP  33.308999
73  id74  45.0   경기   98.0   0  NaN  ESTP  52.667078
71  id72   8.0   경기   97.0   0  NaN  ESTJ  97.381034
69  id70  -9.0   경기   96.0   1  NaN  ISTP  48.431184
77  id78  92.0   경기   96.0   1  NaN  INTJ  69.730313
32  id33  47.0   부산   94.0   0  NaN  ENFJ  17.252986
48  id49  75.0   대구   88.0   0  NaN  INTP  37.113739
44  id45  97.0   대구   88.0   0  NaN  ENFJ  13.049921
17  id18  41.0   서울   87.0   2  NaN  ISFJ  80.138280
62  id63  88.0   경기   86.0   1  NaN  ISFJ  73.586397
68  id69  75.0   경기   85.0   0  NaN  ESTJ  69.730313
15  id16  68.0   서울   85.0   0  NaN  ESFP  16.283854
4   id05  24.0   서울   85.0   2  NaN  ISFJ  29.269869

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 1

0

퇴근후딴짓

듣고보니 문제에 오해의 소지가 있네요

문제 수정했습니다.

10번째 인덱스에 위치한 값을 의미했어요 💪💪💪

0

naegahaenaeem

감사합니다 :)

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