2회 기출 1번 문제

작성한 질문수 7

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df.iloc[:10,-1]=m

이 코드가 문제입니다.

df.nlargest(10, 'views')로 가장 큰 10개를 확인했지만

확인만 했을 뿐

df는 원래 순서대로 입니다. 그런데 iloc로 값을 대체 하면 그냥 처음부터 10번째까지 변경한 것이 반영됩니다. 큰 값 10개랑은 무관함

이에 한줄 한줄 결과를 출력하면서 눈으로 확인할 필요가 있어요!

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 99ethan님.

주어진 문제는 ‘views’ 컬럼에서 상위 10개 데이터를 특정 값으로 대체하고, ‘age’ 컬럼에서 80 이상인 데이터의 ‘views’ 평균을 계산하는 것입니다. 코드에서 주의할 점과 해결 방법을 안내드리겠습니다.

문제 해결 과정 설명

1. 상위 10개 데이터 처리: df.nlargest(10, 'views') 를 통해 ‘views’ 컬럼에서 상위 10개의 행을 얻는 과정 자체는 맞습니다. 하지만 이를 그냥 콘솔에 출력하는 것만으로는 데이터프레임에 변경이 적용되지 않습니다.

2. 상위 10번째 값 대체: m=df.loc[21,'views'] 코드를 통해 상위 10번째 값을 찾고 있습니다. 이때 특정한 인덱스 값(21)을 사용하고 있는데, 이 방법은 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다. 대신, 상위 10개의 ‘views’ 중 최솟값을 직접 구해야 합니다.

3. 대체 적용: df.iloc[:10,-1]=m 에서 -1은 마지막 컬럼이라고 이해되지만, 명시적으로 'views'라고 쓰는 것이 분명합니다.

4. 조건부 평균 계산: cond=df['age']>=80 에 따라 조건을 부여하고, df[cond]['views'].mean() 을 통해 평균을 계산합니다.

코드 개선사항

import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv")

# 'views' 컬럼에서 상위 10개의 데이터를 가져온 후, 그 중 최솟값을 구합니다.
top_10_views = df.nlargest(10, 'views')['views']
min_of_top_10 = top_10_views.min()

# 상위 10개 'views' 데이터를 최솟값으로 대체합니다.
df.loc[df.nlargest(10, 'views').index, 'views'] = min_of_top_10

# 조건을 적용하여 평균값을 구합니다.
cond = df['age'] >= 80
print(df[cond]['views'].mean())

이 코드는 상위 10번째 ‘views’ 값을 직접 지정하는 대신, nlargest() 함수로 가장 큰 값 10개를 추출하여 그 중 최소값으로 대체하는 방법을 사용하여 문제를 해결합니다.

이와 유사한 문제 및 그 해결 과정에 대한 논의는 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다:

• 2회 기출 작업형 1문 풀이 질문있습니다.
  

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