기출2회 문제3
mean = df['age'].mean()
std = df['age'].std()*1.5
lower = mean-std
upper = mean+std
cond1 = df['age']<lower
cond2 = df['age']>upper
print(df[cond1|cond2]['age'].sum())이렇게 구했는데, 값이 368.5로 나옵니다. 왜일까요?
답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. shs4166님, 질문 주셔서 감사합니다. pandas 라이브러리를 사용하여 특정 조건에 맞는 ‘age’ 값의 합계를 구하는 과정에서 발생한 문제에 대해 설명드리겠습니다.
이 문제는 조건을 사용하는 방법에 대한 이해가 핵심인데요, cond1과 cond2를 설정하여 범위를 벗어나는 이상치들을 확인하려는 시도로 보입니다. 아래와 같은 점들을 확인해 보세요:
불리언 연산:
cond1 | cond2를 사용할 때, 이는 비트 연산자로서 각 조건이 하나라도 참이면 참인 시리즈를 반환합니다. 이 경우,df[cond1 | cond2]는 주어진 조건을 만족하는 행들의 데이터를 필터링합니다.NaN 값: ‘age’에 NaN 값이 있을 경우, 연산이 원하는 대로 작동하지 않을 수 있습니다. NaN 값을 미리 처리했는지 확인해 주세요.
sum 함수:
sum()함수를 사용할 때 데이터형을 잘못 이해할 수 있습니다. 직접 ‘age’ 값의 합계를 계산하려면print(df.loc[cond1 | cond2, 'age'].sum())와 같이 접근하여 각 조건의 합계를 구하는 게 정확합니다.
위의 정보가 도움이 되었기를 바랍니다. 아래의 유사한 질문을 활용하시어 추가적인 이해에 참고해 주세요:
- 2회 기출유형(작업형1) 에서 문제3 - 이 질문에서는 비슷한 조건연산에 대한 설명이 포함되어 있으니 참고해보시면 좋겠습니다.
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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