작업형1의 모의문제2번에 문제4번 풀이 질문 드립니다

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행(row) 에서 age + f1 + f2 + f5 + views 등의 합계를 구하기 위해서는

행과 열을 변경해서 기존의 컬럼 합계를 구하는 방식이 있습니다.

df = df.T
df.sum() 

그리고 나서 행과 열이 변경되었기 때문에 다음과 같이 데이터가 변경됩니다.

이제 df.sum()으로 컬럼별로 더하고 이 합계가 3000보다 크면 True, 작으면 False가 되는거죠!

여기서 True는 1, False는 0과 같습니다. 이를 sum()하면 조건에 맞는 개수가 됩니다.

sum(df.sum() > 3000)

부탁드려요!

질문과 코드가 줄내림 없이 모두 붙어 있어서 정확한 질문을 파악에 어려움이 있습니다.

혹시 또 질문한다면 코드 블록을 사용해서 질문과 코드를 분리 부탁드려요 (줄내림 등)

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ingoout님께서 질문하신 내용에 대해 간단히 설명드리겠습니다.

작업형 1 모의문제 2번의 문제4에 대해 질문을 주셨습니다. 이 문제는 주어진 데이터에서 object 타입의 컬럼을 삭제하고, 결측치를 0으로 대체한 후, 각 행의 합이 3000보다 큰 행의 개수를 세는 문제입니다.

코드 설명

1. 컬럼 선택:

   • cols = df.select_dtypes(exclude='object').columns를 통해 object 타입이 아닌 나머지 컬럼만 선택합니다.
     

2. 데이터프레임 필터링:

   • df = df[cols]로 선택한 컬럼만을 포함하는 데이터프레임을 만듭니다.
     

3. 결측치 대체:

   • df = df.fillna(0)로 모든 결측치를 0으로 대체하여 데이터의 누락된 값을 채웁니다.
     

4. 행 단위 합계 계산:

   • df['tot'] = df.sum(axis=1)를 사용해 각 행의 합계를 새로운 컬럼 ‘tot’에 저장합니다.
     

5. 조건에 맞는 행의 개수 세기:

   • (df['tot'] > 3000).sum()을 사용하여 각 행의 합이 3000보다 큰 행의 개수를 셉니다.
     

문제 이해의 핵심

• “행 단위로 합한 다음 그 값이 3000보다 큰 값의 데이터 수”라는 것은 각 행의 모든 수치형 데이터의 합계가 3000을 넘는 행이 몇 개인지 확인하는 것입니다.
  

관련 질문 및 답변 링크

• 작업형1 모의문제2 강의에서 문제4 - 유사한 코드의 오류 메시지와 이를 해결하는 방법에 대한 논의가 포함되어 있습니다.
  
• 4-2 type 1 4번 문제 - 행 단위 합 계산법에 대한 설명이 포함되어 있습니다.
  

이해를 돕기 위해 추가적인 설명을 드렸습니다. 이 문제의 요구 사항에 맞는 코드 흐름을 이해하는 데 도움이 되기를 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.