인프런 커뮤니티 질문&답변

질문 삭제로 인지했습니다 🙂

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

이선희님, 질문 주신 내용은 데이터 처리 과정 중에 ‘f1’ 컬럼의 표준편차를 계산했을 때 결과 값이 강의에서 제공된 값과 다르게 나왔다는 점에 대한 것이군요. 기본적으로 표준편차는 데이터의 분산 정도를 나타내는 값으로, 사용하는 라이브러리나 환경에 따라 약간의 차이가 있을 수 있습니다.

특히, numpy와 pandas에서 표준편차를 계산할 때 ddof(자유도 조정자) 설정에 따라 차이가 날 수 있습니다. numpy의 기본 설정은 ddof=0로 전체 모집단 표준편차를 구하는 반면, pandas의 기본 설정은 ddof=1로 표본 표준편차를 계산합니다. 이러한 차이는 결과 값에 영향을 미칠 수 있습니다.

혹시 pandas의 std() 함수를 사용하셨다면, 이는 표본 표준편차를 기본으로 하여 계산됩니다. 따라서, numpy를 사용하여 동일한 결과를 확인하고 싶다면 np.std(df['f1'], ddof=1)로 설정해보세요. 또한, df = df.iloc[:line]으로 슬라이싱한 데이터 프레임의 뷰와 복사 문제로 인한 미세한 차이도 영향을 줄 수 있습니다.

기존의 유사한 문제에 대한 답변 링크를 통해 문제 해결 방법을 참고하시면 도움이 될 것입니다:
- “2회 기출유형(작업형1), 문제2”에서는 데이터 처리 방식에 따른 표준편차 차이에 대해 다루고 있으며, 이를 해결하기 위한 접근 방법을 설명합니다.

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.