2번문제 len 안 쓰고 풀이 맞는지 문의드립니다.

Question

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 2번문제를 len 안쓰고 이렇게 풀어도 되는가요? 결과값은 동일하게 144로 나오는데, sum쓰면서 갯수의 합인지? 각 값의 합인지? 헷갈렸습니다. 갯수의 합이 맞다면 각 값의 합도 구할수있나요? bmi = df['Weight']/((df['Height']*0.01)**2) normal = ((18.5 <= bmi) & (bmi <23)).sum() danger = ((23 <= bmi) & (bmi<25)).sum() result = int(abs(normal - danger)) print(result)

퇴근후딴짓 · Answer

네!! 잘하고 계셔요! sum()을 잘 활용하셨네요

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. khu0605님. sum 함수와 len 함수의 사용 방식과 차이를 설명드리겠습니다. 질문하신 코드는 pandas DataFrame에서 조건에 맞는 값의 개수를 구하기 위해 sum 을 사용하는 방식입니다. 코드를 간단히 설명드리자면: ((18.5 <= bmi) & (bmi <23)).sum() 및 ((23 <= bmi) & (bmi <25)).sum() 은 각각 BMI가 해당 범위에 들어가는 값이 True로 계산되고, 이 True를 1로 간주하여 총합을 구하는 기능을 합니다. 즉, 조건을 만족하는 값의 개수를 구하는데 사용됩니다. len 을 대신 사용하는 경우엔 데이터를 필터링하여 조건에 맞는 새로운 데이터셋을 만든 후, 그 데이터세트의 길이를 len 으로 측정할 수 있습니다. 현재 사용하신 sum 함수는 정확히 조건에 맞는 데이터의 개수를 반환하기 때문에 len 을 사용하지 않는 방식도 결과적으로 같은 결과를 제공합니다. 이는 데이터 분석에서 유효한 처리 방식 중 하나입니다. 각 값의 합을 구하고 싶다면, 조건에 맞는 데이터를 필터링한 후 sum() 함수를 사용하여 합을 구할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 BMI 값의 합을 구하고 싶다면 bmi[(18.5 <= bmi) & (bmi <23)].sum() 과 같이 조건에 맞는 bmi들의 합을 구할 수 있습니다. 관련된 질문을 참고하시면 도움이 되실 것 같습니다. 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.