[customerID] 와 'customerID' 차이
둘 다 csv 파일인데, 하나는 작은따옴표로 묶고 다른 하나는 대괄호로 묶는 이유가 궁금해요
train = train.drop('customerID', axis = 1)
test = test.drop([customerID], axis = 1)답변 2
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동일합니다. 아마 대괄호 안에도 작은 따옴표 또는 큰따옴표가 있어야 합니다.
대괄호로 묶어서 사용하는 것은 컬럼 여러개를 적용할 수 있어요!
df.drop(['customerID', 'gender', 'tenure'], axis=1) 과 같이요!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최원정님.
customerID 컬럼을 처리할 때 작은따옴표와 대괄호를 사용하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.
작은따옴표 사용:
train.drop('customerID', axis=1)에서는 하나의 컬럼명을 문자열로 지정하여 drop 메서드에 전달합니다.
- 이 방식은 단일 컬럼을 삭제할 때 간단하고 명확한 방법입니다.
대괄호 사용:
test.drop([customerID], axis=1)에서는 대괄호 안에 컬럼명을 넣어 리스트 형태로 전달합니다.
- 주로 여러 컬럼을 한 번에 지우고자 할 때 사용되지만, 단일 컬럼을 리스트 형태로 드롭하는 것도 가능합니다.
- 대괄호는 다수의 컬럼명을 지정하는 일관성을 유지하는 데 유리합니다.
결론적으로, 두 방법 모두 같은 기능을 수행하지만, 여러 컬럼을 삭제할 가능성을 염두에 두고 대괄호를 사용하는 습관을 들이는 것이 좋습니다. 하나의 컬럼만 삭제할 때는 작은따옴표로 바로 전달하는 방식이 더 직관적일 수 있습니다.
관련된 추가 예시는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:
- Pandas 컬럼 삭제 방식 비교
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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