원핫 인코딩
pd.get_dummies(train, columns = cols)
pd.get_dummies(train[cols])
이 둘의 차이는 단순하게 원핫 인코딩 한것만 보여주는지 전부 다 보여주는지의 차이 같은데요,
아래 걸로 해도 상관 없나요..?
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김치현님.
원핫 인코딩을 수행하는 방법에는 두 가지 스타일이 있습니다: pd.get_dummies(train, columns=cols)와 pd.get_dummies(train[cols]). 이 두 방식은 결과적으로 약간 다른 점이 있습니다.
pd.get_dummies(train, columns=cols):- 이 방식은 원래 데이터프레임에서 지정한 컬럼(
cols)에 대해 원핫 인코딩을 수행한 후, 인코딩된 결과를 원래 데이터프레임에 포함하여 반환합니다. 즉, 원핫 인코딩된 컬럼 외에도 다른 컬럼도 포함된 새로운 데이터프레임을 얻습니다.
- 이 방식은 원래 데이터프레임에서 지정한 컬럼(
pd.get_dummies(train[cols]):- 이 방식은
train데이터프레임의cols에 해당하는 컬럼만 선택한 후, 선택된 부분에 대해 원핫 인코딩을 수행합니다. 결과적으로, 원핫 인코딩된 데이터프레임은 선택된 컬럼의 인코딩된 결과만 포함하고, 나머지 컬럼은 제외합니다.
- 이 방식은
즉, 차이는 결과 데이터프레임의 구성에 있습니다. 전체 데이터프레임에 인코딩된 컬럼을 포함하고 싶다면 pd.get_dummies(train, columns=cols)를 사용하는 것이 좋고, 특정 컬럼에 대한 인코딩 결과만 보고 싶다면 pd.get_dummies(train[cols])를 사용할 수 있습니다.
두 방식 모두 사용할 수 있지만, 어디에 사용할 지에 따라 선택하면 됩니다.
아래의 질답에서 유사한 논의가 이루어졌으니 참고해 주시기 바랍니다:
- pd.get_dummies(train[cols])와 (train, columns=cols) 차이가 궁금합니다.
- 원핫인코딩에 관해서 질문이 있습니다!
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.
작업형2모의문제3_updated2026.10
0
10
1
작업형2 모의문제3_updated2026.10
0
15
2
38강에서 불균형 데이터 처리하는 stratify를 꼭 해줘야하는건지 질문합니다.
0
18
2
수강강의 연장 관련 문의
0
21
1
작업형1_연습문제1 section2
0
24
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
24
1
작업형2 모의문제2_updated2026.10
0
32
2
수강기간 연장문의
0
28
1
작업형 2 질문
0
34
2
강의 연장 관련하여 문의드립니다.
0
38
1
섹션7 자료 다운로드
0
42
2
작업형 1 연습문제 Section12
0
41
2
수강기간 연장 문의
0
53
1
안녕하세요, 혹시 수강기간 연장이 가능할까요?
0
45
2
판다스 강의자료는 어디서 받을 수 있나요?
0
55
2
작업형2 모의고사3 자료 업데이트 요청
0
60
4
수강 연장가능여부 문의드립니다!
0
50
2
수강기간 연장 문의드립니다!
0
44
2
최빈값
0
48
2
수강 가이드라인
0
41
2
수강 연장 가능 여부 문의
0
65
2
강의 구매했는데 교재 필수일까요
0
50
2
수강기간 연장 가부 문의드립니다.
0
46
2
수강기간 연장이 가능한지 양해를 구하며 문의를 드립니다.
0
46
2





