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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

(삭제 예정, 구 버전) 작업형1 모의문제1

작업형 모의문제1 2번문제

해결된 질문

37

작성자 없음

작성한 질문수 0

0

작업형 모의문제1 2번 문제에

f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요!

문제에서 print(sum(df['f3']=='gold') 가 당시 문제를 풀 때 생각이 나지 않아서

 

df1 = df[df['f3']=='gold']
print(len(df1))

이렇게 작성해서 문제를 풀었습니다.

똑같은 정답인 56 이 나오는 거면 이상이 없는지 궁금합니다.

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

네 문제 없습니다 🙂

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. mid5787님.

질문해 주신 sum()len() 사용에 대해 설명 드리겠습니다. f3 컬럼의 ‘gold’ 값을 가진 데이터 수를 찾기 위해 사용하신 코드들은 서로 다른 접근 방식을 취하지만 같은 결과를 도출할 수 있습니다.

차이점 설명:

  1. sum(df['f3'] == 'gold'):

    • 이 코드는 df['f3'] == 'gold'라는 조건이 True일 경우 1, False일 경우 0을 반환합니다.
    • 따라서 sum() 함수는 True가 나타난 횟수를 더하여 ‘gold’ 값을 가진 데이터의 수를 계산합니다.
  2. len(df1):

    • 앞서 df1 = df[df['f3'] == 'gold']로 조건에 맞는 데이터를 필터링한 후, len()을 사용하여 행의 총 수를 세어 성공적으로 ‘gold’ 값을 가진 데이터의 개수를 얻을 수 있습니다.

결론:

  • 두 방법 모두 ‘gold’ 값을 가진 데이터의 수를 정확히 계산할 수 있으며, 동등한 결과(정답이 56)를 얻는 데 문제가 없습니다.

참조할만한 관련 질문들:
- “4-1, 문제 3번, 2번 풀이 sum(),len()”: 위 질문 예시에서는 sumlen의 사용 차이를 명확히 설명하며, 이러한 함수들이 쓰이는 맥락에 대해 자세히 소개하고 있습니다.

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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