슬라이싱

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제가 앞에서 넘파이를 알려드리지 않아 설명을 하진 않았는데 (굳이 넘파이를 학습할 필요는 없을 것 같아요)

정확하게 말하면 predict, preditc_proba의 결과는 넘파이 형태로 반환해요

넘파이 슬라이싱할 때 pred[:,1]로 사용합니다. :)

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

semistone6239님께서 pred[:,1]과 관련하여 슬라이싱 개념과 iloc의 차이에 대해 질문을 주셨습니다. 이를 명확하게 설명드리도록 하겠습니다.

1. Slicing using ::

   • pred[:,1]는 NumPy 배열이나 Pandas 데이터프레임에서 두 번째 열의 값을 선택할 때 사용합니다. 앞의 :는 모든 행을 선택하겠다는 의미이며, 1은 두 번째 열을 가리킵니다.
     

2. Using iloc:

   • pred.iloc[:,1]은 주로 Pandas 데이터프레임에서 사용합니다. iloc는 위치 기반 인덱싱으로 행과 열을 선택할 때 보다 명시적으로 쓸 수 있습니다. pred[:,1]와 같은 결과를 얻게 되지만 iloc를 사용하면 더 명시적이고 오류에 대비한 코드를 작성하실 수 있습니다.
     

3. 차이점 요약:

   • pred[:,1]와 pred.iloc[:,1]은 주로 구조적으로 같은 역할을 합니다. 그러나 pred[:,1]는 NumPy 배열에서 주로 사용되고, Pandas에서는 iloc을 활용함으로써 Series나 DataFrame 객체를 명확하게 다룰 수 있습니다.
     

관련 질문 URL을 포함하여 보다 깊이 있는 이해를 돕기 위해 유사한 질문을 찾았습니다:

• 슬라이싱 관련: 데이터 추출 시 iloc와 슬라이싱의 차이와 사용 방법에 대해 설명된 내용이 있습니다.
  

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