t1-37.purchase-py 소수점 절사
강사님 안녕하세요 새로운 올리신 t1-37.purchase-py 문제2에 관련해서 질문남깁니다.
혹시 소수점 절사라고 해서
프리미엄 = df[(df['세그먼트'] =='프리미엄') & (df['카테고리'] =='생활용품')]['구매금액'].mean()
일반 = df[(df['세그먼트'] =='일반') & (df['카테고리'] =='생활용품')]['구매금액'].mean()
print(int(프리미엄 - 일반))
바로 int()로 했는데 7729가 나와서 혹시 소수점 절사라는 조건 나오면 강사님처럼 int(round())해야하는거죠?
감사합니다
답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 변재현님께서 질문하신 소수점 절사와 관련하여 설명드리겠습니다.
일반적으로 소수점 절사(버림)라는 의미는 소수점을 완전히 제거하고 정수 부분만 남기는 것을 의미합니다. int() 함수는 이와 같은 절사 작업을 수행하므로, int() 만 사용해도 목표를 달성할 수 있습니다. 즉, int(프리미엄 - 일반)는 차이의 소수점 이하를 제거하고 정수로 반환합니다.
하지만 강사님이 int(round())를 사용하신 이유는 반올림해서 정수로 변환하는 방법을 제시하기 위해서일 수 있습니다. round() 함수는 소수점을 반올림한 후, int()로 변환하여 반올림된 값을 반환합니다.
따라서 “소수점 절사”라는 요구조건이 명확히 절사 방식인지 반올림인지를 이해하고, 문제의 최종 요구사항에 따라 적절한 방법을 선택하시면 됩니다. 일반적으로 소수점 절사라고 명시되어 있더라도, 시험 문제의 지시에 따라 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 round()로 정밀도를 추가하는 경우도 있습니다.
관련하여 이해를 돕기 위해 아래 질문들을 참고해보시면 좋을 것 같습니다:
- 작업형1 모의문제2 6번에서는 소수점의 처리와 관련하여 다양한 접근법을 비교하고 있습니다.
- 기출문제 3회 작업형1-2 질문에서는 데이터 처리 시 발생할 수 있는 다양한 방법론을 설명하면서, 이를 어떻게 활용할지에 대한 인사이트를 제공합니다.
이 정보가 변재현님의 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다. 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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