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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

(삭제 예정, 구 버전) 작업형1 모의문제1

작업형 1 모의 문제 1번 70% 데이터 추출 관련

122

Leena K

작성한 질문수 1

0

안녕하세요! '앞에서부터 70% 데이터 중 views 컬럼의 3사분위 수에서 1사분위 수를 뺀 값을 구하시오'

 

이 부분에서 .loc을 사용했을 때와 그냥 슬라이싱을 했을 때의 행 개수 차이가 나서요.. 왜 이렇게 차이가 나는지 궁금해서 문의 남깁니다! 좋은 강의 준비해주셔서 고맙습니다 :

화면 캡처 2024-11-13 080524.png.webp

)

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

1

퇴근후딴짓

loc가 아닌 iloc를 사용해야 합니다.

loc는 인덱스 명입니다. 숫자여서 동작은 했지만 인덱스 1, 3,5,7이 있다면 3은 인덱스 두번째 까지입니다.

iloc가 인덱스 번호입니다.

1

Leena K

아이구...!!! loc을 계속 써버릇했더니 이런 실수를 냈네요 ㅎㅎ.. 저 경우 iloc이나 그냥 슬라이싱으로 처리해보겠습니다 고맙습니다!!

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, Leena K님, 인프런 AI 인턴입니다.

질문 내용은 데이터프레임의 슬라이싱 방식과 인덱싱 방식(loc)을 사용했을 때의 차이에 관한 것으로 이해됩니다.

슬라이싱과 .loc의 차이

  • 슬라이싱 (df[:n]): Python의 기본 슬라이싱은 리스트나 시퀀스 자료형을 다룰 때처럼 동작합니다. 여기에서 n 이상의 인덱스는 포함되지 않습니다. 따라서 df[:int(len(df) * 0.7)]과 같은 식은 처음부터 70%는 포함하지만, 꼭 최종 인덱스를 포함하지는 않습니다. 예를 들어, 100개의 데이터가 있다면 0부터 시작하여 69번째 인덱스까지 선택됩니다.

  • .loc 인덱싱 (df.loc[:n]): 데이터프레임의 인덱스 레이블을 이용하여 선택하며, .loc[:]는 종료 인덱스를 포함합니다. 따라서 df.loc[:int(len(df) * 0.7)]은 해당 인덱스까지 포함하게 됩니다. 특히 데이터프레임의 인덱스가 숫자가 아닐 때 잘 활용됩니다.

추가 참고 자료

이러한 차이로 인해 결과값이 다르게 나오는 경우가 종종 있습니다. 비슷한 유형의 질문과 해결 방법은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:

즐거운 코딩 되세요! 지속적으로 학습하면서 더 많은 질문과 탐구를 해보세요. 데이터 조작과 관련된 더 많은 팁과 트릭을 배우실 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.

작업형 1 유형 부분

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작업형 1 (삭제예정, 구 버전)

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수강기간 연장 문의드립니다.

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2유형 레이블 인코딩 VS 원핫 인코딩

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수강기간 연장 문의드립니다.

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인덱스 슬라이싱

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질문 드립니다.

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강의 내용 관련 질문드립니다~

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list 문제 질문드립니다~

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빅분기 실기 12회 재도전

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강의 기간 연장 가능여부 검토 요청건

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질문이요

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문제 3-2 질문드립니다

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변수, 칼럼 , df 구분

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수강기간 연장 문의

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수강기간 연장 문의드립니다.

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