인프런 커뮤니티 질문&답변

네 쉽게는 저장으로 이해해 주세요!

판다스 공식 사이트에서

inplace=True 를 이제 더 이상 권장하지 않더라고요!

따라서 inplace=True보다는 대입(=)을 사용하는 것이 좋습니다.

df = df.drop('customerID', axis=1)

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. letitgo555님.

inplace=True와 numeric_only=True 옵션 사용에 대해 궁금하신 부분을 설명드리겠습니다.

1. inplace=True 사용법

• 기본 설명: inplace=True는 데이터를 변경할 때, 원본 객체 자체를 수정하겠다는 의미입니다.
  

• 장점: 데이터프레임을 복사하지 않기 때문에 메모리 효율성이 증대됩니다.
  

• 적용 예시: drop(), dropna(), fillna() 등 데이터를 직접 수정하는 함수에서 사용할 수 있습니다.

  # 예: 'customerID' 열을 삭제하며 원본 데이터프레임을 수정
  df.drop('customerID', axis=1, inplace=True)
  
  # 결측치를 제거하며 원본 데이터프레임을 수정
  df.dropna(inplace=True)
  

• 언제 사용할까?: 워크플로우 상에서 원본 데이터를 다시 사용할 필요가 없는 경우에 주로 사용합니다.

2. numeric_only=True 사용법

• 기본 설명: numeric_only=True는 데이터프레임에서 수치형 데이터만을 대상으로 연산을 수행하는 옵션입니다.
  

• 적용 예시: sum(), mean(), corr()와 같은 함수에서 사용할 수 있습니다.

  # 예: 데이터프레임 내 수치형 데이터의 합계만 계산
  df.sum(numeric_only=True)
  
  # 수치형 데이터 간의 상관계수 계산
  df.corr(numeric_only=True)
  

• 언제 사용할까?: 데이터프레임에 문자열이나 범주형 데이터가 포함되어 있을 때 수치형 데이터만을 대상으로 연산하기 위해 사용합니다.

이 두 옵션은 데이터 분석 실무에서 자주 사용되며, 메모리 및 속도 효율성 향상과 연산의 정확성을 높이는 데 유리합니다.

관련된 예제나 좀 더 구체적인 실습이 필요하실 경우, 기존의 강의자료나 관련 문서를 참고하시면 도움이 될 것입니다. 유사한 질문과 답변은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다:

• 작업형2 drop 질문(inplace=True 써야할까요?) - inplace 옵션에 대한 구체적인 설명이 포함되어 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.