작업형 1 모의 문제 1번 70% 데이터 추출 관련
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작성한 질문수 1
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 :
)
답변 2
1
loc가 아닌 iloc를 사용해야 합니다.
loc는 인덱스 명입니다. 숫자여서 동작은 했지만 인덱스 1, 3,5,7이 있다면 3은 인덱스 두번째 까지입니다.
iloc가 인덱스 번호입니다.
0
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. 여기에서n이상의 인덱스는 포함되지 않습니다. 따라서df[: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. 따라서df.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.
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