인프런 커뮤니티 질문&답변

1. 코드가 특정 부분만 잘못 된 것이 아니라 많이 잘못되어 있어요

아래쪽 꿀팁 섹션에서 아래 두 영상을 살펴주세요

• 합쳐서 인코딩 하는 영상: 80. 인코딩 할 때 에러가 난다면?

• 작업형2 유형: 84. 기출(작업형2) 한 가지 방법으로 풀기

2. 네 맞습니다.
   예외도 있긴한데 매우 드문 케이스 입니다. (두번째 컬럼이 양성(1)이 아닌 문자의 경우 문제에서 원하는 컬럼을 찾아야 함)

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 남주현님께서 데이터 전처리 과정에서 겪고 계신 문제에 대해 설명드리겠습니다.

데이터를 합친 후 KeyError가 발생하는 문제는 다음과 같은 상황에서 발생할 수 있습니다:

1. y_train의 컬럼명을 정확하게 확인하지 않았거나 오타가 있는 경우.
   
2. pop 명령어 실행 전에 해당 컬럼이 df에 존재하지 않는 경우.
   

먼저, 아래와 같은 방법으로 문제를 해결해 보세요:

해결 방법

1. 데이터 컬럼명 확인:
   
   • y_train 데이터프레임의 컬럼명을 다시 한 번 확실히 확인해 보세요. 컬럼명이 정확하게 'Reached.on.Time_Y.N'인지 확인합니다. 소문자, 대문자, 띄어쓰기 등에서도 민감하므로 주의가 필요합니다.
     

   print(y_train.columns)

2. 컬럼명 오타 수정:

   • y_train['Reached.on.Time_Y.N']이 올바른 컬럼명을 사용하는지 확인합니다. 종종 오타 때문에 데이터를 제대로 읽지 못하는 경우가 있습니다.
     

3. 데이터프레임 확인:

   • concat 후 df 데이터프레임을 출력하여 pop 전에 Reached.on.Time_Y.N 컬럼이 존재하는지 확인합니다.
     

   print(df.columns)

4. 원핫 인코딩 후 처리:
   
   • get_dummies 함수를 사용하기 전, df와 X_test 데이터프레임에 동일한 컬럼이 모두 존재해야 합니다. 필요에 따라 dummy 컬럼을 조정할 필요가 있습니다.
     

다음 링크를 통해 관련 문제를 해결한 다른 사용자의 답변도 확인해 보세요:

• concat 후 라벨인코딩시 질문이에요
  

이를 통해, pd.concat 사용 시 주의해야 할 사항과 전처리 과정에서 유의할 점을 더 잘 이해할 수 있을 것입니다.

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