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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

머신러닝 학습 및 평가(분류)

28강 17:55 질문있습니다

해결된 질문

43

jins7267

작성한 질문수 3

0

pred[ : ,1]을 하는 이유는 이해가 되는데

iloc를 안써도 되는건가요?

pred[ : ,1] 와 pred.iloc[ : ,1] 은 쓰임새가 다른건지 궁금합니다..

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

약간의 차이는 있지만

iloc로 사용가능하고 생략해서 사용도 가능합니다.

 

좀 더 정확하게 알려드리면

pred.iloc[:, 1]는 판다스로 만들어지고

pred[:, 1]는 넘파이 형태로 만들어지는 거에요

 

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jins7267님.

pred[:, 1]pred.iloc[:, 1]의 차이점에 대해 궁금해하시는 것 같습니다. 두 표현은 데이터 프레임에서 특정 열을 선택할 때 사용하는 방법입니다.

  • pred[:, 1]:
    이 표현은 NumPy 배열과 같은 구조에서 사용되는 슬라이싱 방식으로, 데이터 프레임이 아닌 배열로 간주될 때 사용됩니다. 데이터 프레임에서 이 방식을 사용하면 실제 pred가 NumPy 배열처럼 작동하고 있다는 것입니다.

  • pred.iloc[:, 1]:
    iloc는 Pandas 데이터 프레임에서 정수 기반 인덱싱을 지원하며, 명시적으로 데이터 프레임 내의 특정 위치(기준: 행, 열)를 지정할 때 사용합니다. 따라서, ilocPandas에서 사용하는 것이 일반적입니다.

두 가지가 기능적으로 같은 위치를 참조할 수 있지만, iloc는 Pandas 데이터 프레임에 적합한 방식이고, [:, 1]은 NumPy 배열과 같은 구조에서 주로 사용됩니다. pd.DataFrame이 아닌 경우에는 iloc를 사용할 수 없다는 점을 유의하세요.

추가적으로 pred[:, 1]을 사용하여 데이터를 선택할 때, 데이터가 어떤 형태로 반환되는지와 그에 맞는 실제 구조를 이해하는 것이 중요합니다.

관련된 질문 링크를 참조하실 수 있습니다. 이 질문에서는 iloc를 사용하지 않았을 때의 동작 방식에 대해 설명하고 있습니다.

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.

작업형 2 기출7회분에서

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작업형2 모의문제1 (30강)

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수강 기간 연장 문의 드립니다.

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수강 계획과 관련해 문의 드립니다.

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작업형1 - 연습문제 16~39 풀이는 몇강을 보면 되나요?

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작업형 1 -연습문제 4-6

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작업형 1 유형 부분

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작업형 1 (삭제예정, 구 버전)

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수강기간 연장 문의드립니다.

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2유형 레이블 인코딩 VS 원핫 인코딩

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인덱스 슬라이싱

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강의 내용 관련 질문드립니다~

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빅분기 실기 12회 재도전

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