기출2 작업형1

Question

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") df.head(3) df = df.sort_values('views',ascending=False).head(10) df r1 = 9690.0 df.iloc[:10,-1] = r1 cond = df['age'] >=80 print(df[cond]['views'].mean()) 안녕하세요 10번째 최소값을 r1= 9690.0 으로 지정 후 df.iloc[:10.-1] = r1로 지정후 결과를 냈더니 9690.0으로 나오는데 왜그런걸까요?

퇴근후딴짓 · Answer

df = df.sort_values('views',ascending=False).head(10) head(10) 코드로 df에 10개의 데이터 밖에 남자않았어요

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 홍영준님. 주어진 코드에서 발생한 문제는 df.iloc[:10, -1] 으로 잘못 설정된 데이터 조작 방식 때문입니다. 이 경우, -1 은 마지막 컬럼( views )을 나타내며, iloc 메서드로 사용하는 것은 데이터프레임의 행과 열을 위치 기반으로 지정할 때 발생할 수 있는 오류를 유발할 수 있습니다. 문제 해결 과정 views 컬럼을 수동으로 설정하기 위해서는 df['views'] 로 명시적으로 지정하는 것이 좋습니다. 예를 들어, df.loc[df.index[:10], 'views'] = r1 로 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 iloc 방식 대신 loc 를 사용하여 명시적으로 지정할 수 있습니다. 현재는 데이터프레임이 전체 데이터로 정렬된 상황이 아닙니다. 처음부터 10개만 슬라이싱하여 iloc 를 사용하고자 한다면, 가급적 loc 로 대체하는 것이 좋습니다. 수정된 코드는 아래와 같습니다. import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") # 상위 10개를 10번째 값으로 설정 r1 = 9690.0 df = df.sort_values('views', ascending=False) df.loc[df.index[:10], 'views'] = r1 # 명시적으로 'views' 컬럼 지정 # 조건에 맞는 데이터 필터링 및 평균 cond = df['age'] >= 80 print(df[cond]['views'].mean()) 참고 사항 iloc 사용 시 위치 기반으로 데이터프레임에 접근하기 때문에 복잡한 작업에는 loc 를 사용할 것을 권장합니다. loc 는 레이블을 기반으로 동작하므로 명확하고 안전하게 데이터를 수정할 수 있습니다. 참고 링크 2회 기출 작업형 1문 풀이 질문있습니다. 에서는 비슷한 문제를 다루고 있습니다. 상위 10개 값을 대체하고 필터링 조건을 검토하기 위해 다양한 방법으로 데이터를 처리할 수 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.