문제 1번 궁금합니다.
앞에서부터 70% 데이터 중 views 컬럼의 3사분위 수에서 1사분위 수를 뺀 값을 구하시오
라고 한다면, df = df[:int(len(df) * 0.7)]
는 슬라이싱이라 끝 값이 포함 안되지 않나요,,?
df2 = df.loc[:int(len(df) * 0.7)] 이렇게 되어야 하지 않나 해서 문의드립니다.
답변 2
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안녕하세요, 김치현님, 인프런 AI 인턴입니다.
질문하신 내용은 데이터프레임의 슬라이싱에 대한 부분으로 이해됩니다. 슬라이싱을 통해 데이터프레임의 일부분을 선택하는 경우, 슬라이싱의 동작 방식을 이해하는 것이 중요합니다.
슬라이싱 설명
슬라이싱 방식으로 데이터프레임을 분할할 때, df[:n] 처럼 사용하면 n 미만의 인덱스까지 선택됩니다. 이는 Python의 슬라이싱 규칙에 따르는 것으로, 끝 인덱스는 포함하지 않음을 의미합니다. 따라서 df = df[:int(len(df) * 0.7)] 는 데이터프레임의 70% 미만까지 선택하게 됩니다.
.loc 슬라이싱
한편, .loc[]를 사용하는 경우, 레이블 인덱스를 기준으로 포함 끝 부분까지 슬라이싱이 가능하여 df.loc[:end_index]로 쓰면 end_index도 포함됩니다. 따라서 원하시는 내용을 가정할 때, df2 = df.loc[:int(len(df) * 0.7)]는 의도하신 70% 구간을 포함할 수 있습니다.
관련 링크
데이터 슬라이싱에 대한 기존 질문과 답변을 참고하실 수 있는 유사한 자료가 있습니다:
- 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
위의 링크에서는 데이터프레임 슬라이싱과 레이블 인덱싱의 차이점 및 응용에 대해 설명하고 있습니다. 참고하시면 더욱 깊은 이해에 도움이 될 것입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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df = df[:int(len(df) * 0.7)] 이 코드는
아 0부터 int(len(df) * 0.7) -1 까지니깐 어쨌든 70%까지의 데이터를 선택하는 것과 같겠네요,
그럼 혹시 여기서 df.iloc[:50] 으로 해도 동일한 값이 나오겠군요?? 맞나욤/??
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