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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형1 모의문제1

작업형1 모의문제1 _ 문제 1에서

해결된 질문

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3사분위수 - 1사분위 수 값을 구할 때

선생님 처럼 r2, r1 변수 안 만들고

df = df[:int(len(df) * 0.7)] #70% 데이터 선택

IOQ = df['views'].quantile(.75) - df['views'].quantile(.25)
print(IOQ)

이렇게 구해도 되나요?

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

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퇴근후딴짓

지식공유자

넵!!! 변수를 사용하지 않고 구해도 됩니다.

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인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최수영님!

귀하의 질문은 데이터프레임에서 특정 컬럼의 3사분위수와 1사분위수의 차이를 계산하는 방법에 대한 것입니다. 제공된 코드에서 IOQ를 계산하는 과정이 올바르게 수행되고 있습니다.

코드 설명

df = df[:int(len(df) * 0.7)]: 이 부분은 데이터프레임의 처음 70%까지의 데이터를 선택하는 것입니다. int(len(df) * 0.7)을 사용하여 길이의 70% 위치까지 슬라이싱합니다.
IOQ = df['views'].quantile(.75) - df['views'].quantile(.25): 이 줄은 views 컬럼의 3사분위수(75th)에서 1사분위수(25th)를 빼서 IQR(Interquartile Range)을 계산합니다. 이렇게 함으로써 데이터의 중앙 50% 범위 내의 분포를 파악할 수 있습니다.

이 방식은 r2, r1과 같은 변수를 따로 만들지 않고도 동일한 결과를 얻을 수 있는 효과적인 방법입니다. 직접적으로 quantile() 메서드를 사용하여 계산하고 그 차이를 출력하므로, 코드가 간결해집니다.

관련 질문

유사한 문제와 코드 구조에 대한 다른 학습자들의 질문과 해답을 아래 링크에서 더 살펴보실 수 있습니다:
- 데이터프레임 슬라이싱 및 사분위수 계산하기 - 작업형 1 모의문제 관련 질문

위 링크에서는 데이터 슬라이싱과 특정 컬럼의 통계값을 계산하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. 더욱 긴밀한 이해를 돕기 위해 참조하시면 큰 도움이 될 것입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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