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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

3회 기출유형(작업형1)

[기출3회 작업형1 3번]

해결된 질문

64

shs4166

작성한 질문수 50

0

ValueError                                Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/indexes/range.py in get_loc(self, key)
    412             try:
--> 413                 return self._range.index(new_key)
    414             except ValueError as err:

ValueError: 3 is not in range
The above exception was the direct cause of the following exception:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)

3 frames


/usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/indexes/range.py in get_loc(self, key)
    413                 return self._range.index(new_key)
    414             except ValueError as err:
--> 415                 raise KeyError(key) from err
    416         if isinstance(key, Hashable):
    417             raise KeyError(key)

KeyError: 3

기출3회 작업형1 3번 문제를 풀 때, 맨 처음 데이터를 다시 실행시켜주지 않으면 동일한 코드라도 이런 오류가 뜹니다. 매번 처음 데이터를 실행해줘야하나요?

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

네, 예를 들어, 데이터 컬럼 삭제를 하게되면 이미 변경이 된 상태입니다.

그리고 또 삭제를 요청하면 해당 컬럼이 없으므로 에러가 나는 것이 당연합니다.

 

매번 실행하는 것이 번거롭다면

데이터를 불러오는 코드를 포함해 한 셀에서 실행해 주세요!

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

shs4166님, 질문 주셔서 감사합니다. 현재 발생하고 있는 ValueErrorKeyError 는 일반적으로 pandas DataFrame에서 존재하지 않는 행이나 열을 참조하려고 할 때 발생합니다. 이 문제는 주로 데이터프레임을 커맨드에서 실행할 때 세션이 처음부터 제대로 설정되지 않거나, 인덱스가 변경되었을 수 있습니다.

여기 몇 가지 해결 방법을 안내드리겠습니다:

  1. 데이터 초기화: 매번 데이터를 불러와 작업할 때는 세션을 종료하고 처음부터 데이터를 읽어 와야 할 때가 많습니다. 특히, Jupyter Notebook과 같은 환경에서 동일 셀을 여러 번 실행하면 이전의 데이터 상태가 유지될 수 있습니다. 매 실행 시 데이터를 초기화하세요.
   import pandas as pd

   # 예시 코드
   df = pd.read_csv('your_data.csv')
  1. 인덱스 확인 및 재설정: 기존의 데이터 인덱스가 작업 중에 변경된다면, 적절한 시점에 인덱스를 재설정하는 것도 좋습니다. 아래의 코드를 통해 인덱스를 재설정할 수 있습니다.
   df.reset_index(drop=True, inplace=True)
  1. 명확한 참조: 원하는 열이나 행을 참조할 때 정확한 인덱스나 컬럼명을 사용하고 있는지 확인하세요. 인덱스가 없거나 기존 데이터의 인덱스가 다른 경우 KeyError가 발생할 수 있습니다.

자세한 해결책을 보실 수 있는 유사한 질문과 답변은 다음 링크를 참고하실 수 있습니다: Key Error 예제 및 해결.

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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