drop, pop ,, 알려주세요
train = train.drop('CLIENTNUM', axis=1)
test_id = test.pop('CLIENTNUM')
왜 이전 회차에는 drop을 통해 빼줬는데,,,
왜 이후에는 pop만 해주나요??
답변 5
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이제,,, 이해했어요!!!!!
근데,,, train 데이터안에 있는 id값은 왜 없애주는 건가요? 만약 살리면 안되나요??
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그럼 앞에서는 왜 굳이 drop을 쓴건가요??
pop함수는 이해 했는데,,,
굳이 앞에서 drop을 하고 뒤에 또 pop을 한 이유가 있나 싶어서요,, pop만 하면 되는데,,
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drop과 pop은 둘 다 특정 행이나 열을 제거하는 데 사용되지만, 사용하는 목적이나 상황에 따라 차이가 있어요~
다시 쓸 일이 없는 컬럼은 drop을 사용하고, 여러 컬럼을 한 번에 삭제할 수도 있습니다.
다시 쓸 일이 있는 컬럼은 pop으로 별도로 변수에 저장하고, 제거하고 있어요
예를들어, 문제에서 csv생성할 때 id가 필요하면 살려둬야 하고 필요하지 않으면 제거할 수도 있고, 전처리 없이 그냥 살려둘 수도 있어요~
상황에 맞게 사용해주시면됩니다.
train = train.drop('CLIENTNUM', axis=1) -> 제거
test_id = test.pop('CLIENTNUM') -> 추후 csv에서 사용하기 위해 test_id에 저장해 뒀어요~
이해되지 않는다고 표현해 주셨으면 똑같이 답변하진 않았을거에요🥲
남은 기간 잘 준비하셨으면 좋겠습니다.💪💪💪
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한 가지 방법으로 풀이는 매우 간단한 통일된 방법을 취하고 있습니다.
pop()은
= 대입
drop()
두 기능을 합쳤어요
따라서
t = train.pop('target) 이라면
t변수에 대입
그리고 나서 target컬럼을 삭제 합니다.
타겟값을 보존하면서 train에서는 제외하기 위함이에요
작업형3 기출
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6
1
유형2에서 데이터분할 생략 가능여부
0
6
1
9회 기출 유형3 질문
0
7
1
lgb 기초편
0
5
1
괄호 사용
0
8
1
작업형 2 데이터 전처리 질문
0
9
0
11회 기출 유형 작업형1 문제 3-1
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8
0
예시문제 작업형2 (ver2023) 질문입니다
0
10
1
Data type에 따른 처리
0
6
1
데이터 전처리 관련
0
13
2
시험에서 문제 불러오기
0
12
2
2번문제 출력값 질문
0
17
2
pd.get_dummies()가 bool로 반환
0
16
2
대응표본검정 레빈
0
20
3
단일표본검정 문제 유형
0
20
2
[작업형 3] 6~7. 카이제곱 검정
0
16
2
9회 작업형3 문제 1-1
0
32
2
최종답안 계산 방식 질문
0
18
1
시험 치기 전 급하게 질문 사항
0
34
2
유형3
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29
2
작업형 2 연습문제 섹션 3
0
19
2
11 기출문제 ipynb파일
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32
2
작업형 3 유형
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27
2
11회 기출 유형(작업형1) 2번 정답
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28
2