train.select_dtypes(exclude='O').columns
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['ID', 'Age', 'Work_Experience', 'Family_Size', 'Segmentation']
#num_cols = ['Age', 'Work_Experience', 'Family_Size']위에 처럼 안하고
num_cols=train.select_dtypes(exclude='O').columns이거 쓰고 싶은데, ID행만 삭제해서 쓰면되나요?
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. khu0605님.
train.select_dtypes(exclude='O')를 사용하여 데이터프레임에서 ‘object’ 데이터 타입을 제외한 모든 컬럼을 선택할 수 있습니다. 이 방법을 활용하면 자동으로 수치형(numeric) 컬럼들만 선택되므로, 별도로 컬럼명을 나열하지 않아도 됩니다.
그러나, ID 컬럼과 같이 특정 행을 제외하고자 할 때에는 num_cols 리스트에서 해당 컬럼을 수동으로 제거해야 합니다. ID 컬럼 또한 보통은 식별자 역할을 하며 분석에 필요한 수치적 값과는 다를 수 있기 때문에, 분석이나 모델에는 포함되지 않는 것이 일반적입니다.
num_cols = train.select_dtypes(exclude='O').columns
num_cols = num_cols.drop('ID') # ID 컬럼 제거
이제 num_cols 에는 ‘ID’를 제외한 모든 수치형 컬럼들이 포함됩니다.
관련된 질문은 다음 URL에서도 참고할 수 있습니다:
- “작업형2 모의문제에서 object 컬럼 제거 방법”: select_dtypes 를 활용하여 ‘object’ 컬럼을 제거하는 방법이 논의된 질문입니다.
- “데이터 전처리 방법”: 전처리 과정에서 특정 object 컬럼들을 제외하고 나머지 데이터를 처리하는 방법에 대한 논의가 이루어져 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.
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