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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형1 모의문제2

작업형1 모의문제2 문제4

해결된 질문

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자료형 삭제할 때

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방법3로 해도 되나요?

답변 2

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퇴근후딴짓
지식공유자

네, select_dtypes를 정확하게 활용하고 계시네요

정답만 찾으면 됩니다. !! 화이팅

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김서현님.

질문하신 내용은 pandas를 사용하여 object형 컬럼을 DataFrame에서 제거하는 방법에 대한 것 같습니다. 특히 select_dtypes 메소드를 사용하여 object 데이터 타입을 제외하는 방법이 유효한지 문의하셨습니다.

Method 3 (select_dtypes를 사용하여 object 타입을 제외하는 방법)는 데이터를 전처리하는 일반적인 방법으로, object 타입의 컬럼을 제외한 나머지 컬럼을 선택하여 사용하고자 할 때 매우 유용합니다. 아래는 예제를 통한 설명입니다:

import pandas as pd

df = pd.read_csv("members.csv")
df = df.select_dtypes(exclude='object')

# df에는 이제 'object' 타입을 제외한 컬럼들만 포함됩니다.
print(df.head())

이 방법은 데이터프레임에서 object형 데이터를 제외하고 숫자형 데이터만 사용하고자 할 때 효과적입니다. 특히, 데이터 분석이나 모델링 과정에서 필요 없는 문자열 데이터를 제거하고자 할 때 사용되곤 합니다.

추가로 관련된 유사 질문 및 답변을 참고하실 수 있습니다:

이 답변이 김서현님의 질문 해결에 도움이 되셨기를 바랍니다. select_dtypes를 사용한 방법은 일반적으로 많이 사용되며, 데이터 전처리 시 간결하게 코드를 작성할 수 있는 장점이 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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