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에러 3의 결측치로 인한 에러 부분 코드를 코랩, 시험환경에서 모두 실행해보았을 때 결측치를 채워넣지 않았음에도 에러 없이 잘 실행이 됩니다. 수정을 전혀 하지 않고 그대로 실행하였음에도 제대로 실행이 되어서 왜 그런지 알고싶습니다.

이 부분에 대한 답변도 받을 수 있을까요? 질문이 2개였어서 누락된 것 같아요.

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# 에러 코드
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_wine
wine = load_wine()
df = pd.DataFrame(wine.data, columns=wine.feature_names)
df['target'] = wine.target

# 알콜이 14 이상일 때 1, 14미만 일때는0으로 변경하려고 함
def isAlcohol(x):
    if x>=14:
    	return 1
		else:
    	return 0
# def isAlcohol(x):
# 		if x>=14:
# 			return 1
# 		else:
# 			return 0

df['alcohol'] = df['alcohol'].apply(isAlcohol)
print(df.head())

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안녕하세요

눈으로 봤을 때 큰 차이 없어 보여요.

제가 재현할 수 있도록 텍스트로 주실 수 있을까요? 코드 블럭을 사용해 주시면 감사하겠습니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. dibby367님, 에러메세지 관련 궁금증에 대해 도와드리겠습니다.

에러가 발생하지 않고 코드가 제대로 실행되는 이유에는 여러 가지가 있을 수 있습니다. 이 문제는 특히 결측치나 데이터의 특성과 관련될 수 있는데, 환경에 따라서 또는 사용되는 데이터셋의 상태에 따라 달라질 수 있습니다. 주로 발생할 수 있는 원인들은 다음과 같습니다:

1. 기본 데이터셋의 차이: 현재 사용 중인 데이터셋에 결측치가 포함되어 있지 않은 경우라면 오류가 발생하지 않을 수 있습니다. 확인하신 환경에서 다른 데이터셋이 사용되었을 수 있습니다.

2. 버전 차이: 코랩 및 테스트 환경의 버전에 따라 동일한 코드가 다르게 작동할 수 있습니다. 사용하는 라이브러리의 버전이 다를 경우, 결측치 처리 방법이나 기본값이 다르게 설정될 수 있습니다.

3. 환경 초기 설정: 초기 설정에서 결측치를 이미 일부 처리했거나, 특정 설정에 의해 자동으로 처리되었을 가능성도 있습니다.

4. 코드 실행 순서: 코드 실행 순서가 바뀌면서 중간 단계에서 처리된 값이 영향을 미칠 수 있습니다.

이와 관련해서, 아래 질문들은 비슷한 문제를 다루었을 수 있으니 참고해 보시면 좋겠습니다:

1. 예시문제 작업형2 test 데이터 예측시 발생하는 오류

   • 이 질문에서는 결측치가 있는 데이터에 대한 처리 방법을 설명하고 있습니다.
     

2. 에러 이유

   • 데이터의 전처리가 제대로 이루어지지 않아 발생할 수 있는 오류에 대해 설명합니다.
     

문제가 해결되지 않거나 더 궁금한 점이 있다면, 구체적인 상황과 함께 추가로 질문해 주세요. 그러면 더 나은 답변을 제공할 수 있을 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.