인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요:)

제가 테스트 해볼 수 있도록 그림이 아닌 코드를 올려주실 수 있을까요?

코드를 올릴 때는 코드블록을 사용해 주세요

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김다중님.

질문해주신 내용을 바탕으로 몇 가지 관련된 정보를 찾아보았습니다. 작업형 문제에서 데이터를 다룰 때 채택한 접근 방식이 실제 문제 해결을 방해할 수 있는 몇 가지 요소를 확인했습니다.

1. 대표적인 오류 가능성:

   • 코드 작성 중 데이터프레임을 다룰 때의 인덱스 선택 방식에서 오류가 발생했을 수 있습니다. 데이터를 70% 지점까지 잘라내는 과정에서 df.iloc[:int(len(df)*0.7)] 과 같이 iloc를 활용하는 것이 더 정확한 실행을 보장할 수 있습니다.
     
   • quantile() 함수를 사용할 때는 잘라낸 데이터에 대해서만 구해야 합니다.
     

2. 나눈 데이터에 대한 재검토:

   • ‘views’ 컬럼의 75th와 25th 퍼센타일을 계산하는 과정에서 데이터프레임이 올바르게 슬라이싱 되었는지를 확인해야 합니다. 데이터프레임이 무작위로 정렬되었거나 인덱스가 뒤죽박죽인 상태에서 슬라이싱 했을 가능성이 있습니다.
     

3. 기존 답변과 비교:

   • 비슷한 문제 해결 방법에 대한 기존의 임시적인 유사 해결 방법에서는 iloc를 사용하여 인덱스로 데이터를 잘라내고, 특정 열에 대한 사분위수 차이를 구하는 방법을 강조한 적이 있습니다. 이를 참조하시면 문제 확인에 도움이 될 수 있습니다.
     

문제를 해결할 때에는 이러한 부분들을 다시 체크해보시고, 특정 부분에서의 오차가 원인이 될 수 있는 지점을 확인해보시기 바랍니다.

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.