작업형1 모의문제 1 문제 3번
# your code
import pandas as pd
df = pd.read_csv("members.csv")
df.head()
#views 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)을 삭제하고
df.isnull().sum() #views에 결측치 4개
# print(df.shape)
df = df.dropna(subset = ['views'])
# print(df.shape)
#f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환한 후 총 합을 정수형으로 출력하시오
df['f3'] = df['f3'].fillna(0)
df['f3'] = df['f3'].replace('silver', 1)
df['f3'] = df['f3'].replace('gold', 2)
df['f3'] = df['f3'].replace('vip', 3)
# print(df.head(20))
print(int(df['f3'].sum()))numpy 안 쓰고 이렇게 작성해도 되나요?
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최수영님께서 작업형1 모의문제 1의 문제 3번에 대해 질문을 주셨군요.
현재 제공하신 코드는 numpy를 사용하지 않고도 pandas의 기능만으로 문제를 해결하고 있습니다. 이와 관련하여 아래의 유사한 질문들을 참고하시면 도움이 되실 것입니다.
문제3 변환 관련 문의: 이 게시물에서는 결측치 처리 및 문자열을 숫자형으로 변환하는 다양한 방법에 대해 설명하고 있습니다. 여기서도
numpy없이pandas의 메서드만으로 변환이 가능하다는 것을 확인할 수 있습니다.작업형1 모의문제1의 문제3에 대해 여쭙습니다~: f3 컬럼에서
loc메서드를 이용해서 값을 변환하는 방법에 대해 소개하고 있습니다. 이를 통해 다른 방법으로도 유사한 작업을 수행할 수 있음을 알 수 있습니다.
이와 같이 pandas의 강력한 기능들을 잘 활용하면, numpy 없이도 대부분의 데이터 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 예시 코드도 적절하게 작성되어 있으며, 주어진 데이터를 변환한 후의 총합을 sum() 함수를 통해 잘 계산하고 계십니다.
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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