작업형 2유형 원핫 인코딩 수행 후

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문제는 없을 것 같아요.

다만 이방식으로 했을 때 만약에 중요 피처(원핫인코딩 후 특정 카테고리)가 삭제된다면? 이란 생각이 드네요~

import pandas as pd

# 예제 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

dftest = pd.DataFrame({
    'B': [10, 11, 12],
    'C': [13, 14, 15],
    'D': [16, 17, 18]
})

# 두 데이터프레임의 컬럼 교집합을 구함
common_columns = df.columns.intersection(dftest.columns)

# 교집합에 해당하는 컬럼만 선택하여 데이터프레임 재구성
df = df[common_columns]
dftest = dftest[common_columns]

print("df:")
print(df)
print("dftest:")
print(dftest)

결과

프로세스가 시작되었습니다.(입력값을 직접 입력해 주세요)
> df:
   B  C
0  4  7
1  5  8
2  6  9
dftest:
    B   C
0  10  13
1  11  14
2  12  15

프로세스가 종료되었습니다.

0

cond = df.columns.intersection(dftest.columns)

df = df[cond]

dftest = dftest[cond]

print(df.shape, dftest.shape)

위 코드로 보통 수행합니다

0

동현님이 맞춘다는 것이 어떤 방식으로 맞추는 것일까요?

코드로 보여주실 수 있을까요?