df.dropna(subset = 'views') VS df.dropna(subset = ['views'])

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지금 코드의 차이는 없습니다.

다만 대괄호를 사용한다면 여러개의 컬럼을 넣을 수 있어요

['views', 'a', 'b']

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김민성님.

df.dropna(subset='views')와 df.dropna(subset=['views'])에 대한 질문에 답변드리겠습니다.

1. 기본 개념:

   • subset 매개변수는 결측치를 기준으로 특정 컬럼에 대한 작업을 수행할 때 사용됩니다.
     

2. 차이점 설명:

   • df.dropna(subset='views'): 단일 컬럼을 대상으로 할 때, 작은 따옴표로 묶어서 사용할 수 있습니다.
     
   • df.dropna(subset=['views']): 이는 리스트 형태로, 여러 컬럼을 명시할 때 주로 사용되는 방식입니다.
     

3. 실제 차이:

   • 두 방식 모두 ‘views’ 컬럼을 기준으로 결측치가 있는 행들을 제거하지만, 프로그래밍적으로 보편적으로 리스트 형태(['views'])를 사용하는 것이 여러 컬럼을 드롭할 때 일관성을 유지하므로 권장됩니다.
     

아래의 링크는 유사한 질문들을 통해 더 많은 정보와 설명을 확인하실 수 있습니다:

• Pandas에서 subset 사용법과 dropna
  
• Dropna의 usage와 behavioral details
  

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