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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형1 모의문제1

18. 작업형1 모의문제 1 문제 3번에서

작성

·

17

·

수정됨

0

이런식으로 133 아래에 지저분한 수식이 붙는데 왜 그런걸까요?

화면 캡처 2025-10-14 165612.png.webp

 

답변 2

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결론: 퓨처워닝은 신경 쓰지 않으셔도 됩니다

향후 나올 미래 버전에서는 이 방식은 작동이 안될 수도 있다는 이야기이고,

시험환경은 버전을 고정해서 진행합니다.

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신경 쓰인다면 replace 말고 map을 활용하는 방법이 있습니다.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'gender': ['M', 'F', 'F', 'M', 'M']
})

# replace 대신 map 사용
df['gender_kor'] = df['gender'].map({'M': '남성', 'F': '여성'})

print(df)

0

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. pseoin0907님께서 작업형1 모의문제 1의 문제 3번에서 pandas를 사용한 후의 결과에 133 아래에 원하지 않는 경고 메시지 또는 불필요해 보이는 수식이 붙어서 나온다고 말씀하셨습니다.

이와 같은 현상은 pandas의 특정 메서드 사용 시 발생할 수 있는 FutureWarning으로, 주로 데이터의 변환 과정에서 발생합니다. 특히 replace 메서드를 여러 번 호출하면서 데이터 타입이 혼용될 때 이러한 경고가 많이 발생합니다. 이러한 추가적인 수식은 단지 경고의 일종으로, 코드가 현재 잘 작동하고 있음을 알려주는 것으로 이해하시면 됩니다.

경고 메시지를 해결하기 위한 방법은 다음과 같습니다:
- 여러 번 replace를 호출하는 대신 딕셔너리를 사용한 replace 방식으로 변경하세요. 예를 들어 df['f3'] = df['f3'].replace({'silver': 1, 'gold': 2, 'vip': 3}).
- 코드의 변경 없이 경고를 무시하고 출력만 원할 경우, pandas 경고를 전역으로 끄는 방법도 있지만, 이는 추천되지 않습니다.

다음 링크에서 유사한 문제에 대해 좀 더 자세히 설명된 답변을 참조하실 수 있습니다:

이러한 경고는 계산에 영향을 주지 않으므로, 원하는 출력이 나오고 프로세스가 정상적으로 작동한다면 크게 염려하실 필요는 없습니다.

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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