인프런 커뮤니티 질문&답변

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김라의님이 질문해주신 컬럼 개수 문제에 대해 답변 드리겠습니다.

모델을 통해 예측 후 데이터프레임을 생성하거나, 데이터를 CSV로 추출하는 과정에서 컬럼 개수가 예상과 다를 때 주로 발생하는 문제의 원인은 다음과 같습니다.

1. 데이터 전처리 실수: train 및 test 데이터셋의 전처리 과정에서 컬럼을 누락하거나 추가 하여 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 컬럼이 삭제되거나, 새로운 컬럼이 추가된 후 train과 test 데이터셋에 동일하게 반영되지 않았다면, 이에 대한 불일치가 발생할 수 있습니다.

2. 원-핫 인코딩 등 범주형 처리 문제: 범주형 변수를 인코딩할 때 train과 test 세트를 함께 인코딩하지 않으면 서로 다른 컬럼 구성을 가질 수 있습니다. 이를 방지하기 위해, 인코딩은 train, test 데이터 합친 후에 진행하는 것이 좋습니다.

3. 데이터 병합 및 분할 시 실수: pd.concat이나 DataFrame 병합 시 코드를 잘못 작성하여 동일한 컬럼 개수를 가지도록 하지 못했을 수도 있습니다.

4. 코드 오류: 예를 들어, test = train.fillna(0) 과 같은 코드 실수로 test가 train으로 덮어쓰여질 수 있습니다.

본 문제와 유사한 기존 해결 사례를 포함한 게시글은 다음과 같습니다:

• 작업형 2 모의문제 2번 - 이 게시글에서는 데이터 전처리 및 모델 학습 시 발생할 수 있는 문제 해결을 다루고 있습니다. 특히, 기준이 다를 수 있는 train과 test셋에서의 컬럼 이슈를 해결하는 방법을 상세히 설명하고 있습니다.
  

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