7회 1유형 1번 질문입니다

작성한 질문수 15

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네 눈으로 확인한 것 좋습니다.

그런데 오해가 있어요

아래 코드 대신

df['id_assessment'].value_counts().idxmax() #12

12를 확인하고 구해도 된다는 이야기 입니다.

12를 찾았으면 이제 id_assessment가 12인 데이터만 필터링 해야죠!!

cond = df['id_assessment'] == 12
df = df[cond]

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. yeoun123님.

질문이신 “가장 많이 수강한 과목을 찾는” 것과 관련하여 설명드리겠습니다. 질문에서 언급하신 df['id_assessment'].value_counts()는 각 id_assessment 값의 빈도를 계산하여 가장 많이 중복된 값을 찾기 위한 올바른 방법입니다. 여기서 가장 많이 중복된 과목의 id를 찾을 수 있고 이는 문제 해결의 중요한 부분입니다.

하지만, 문제에서 요구하는 최종 결과 “2.183”을 얻기 위해서는 해당 과목에 대한 추가적인 데이터를 작업해야 합니다. 구체적으로, 예를 들어 해당 과목의 점수를 표준화한 뒤, 표준화된 점수 중에서 가장 큰 값을 찾는 등의 후속 작업이 필요할 것입니다. 따라서 단순히 value_counts() 결과만으로 문제가 해결되지 않고, 이후의 데이터 처리 절차도 모두 포함해야 합니다.

질문에서 언급하신 “필터링한 코드”와 같이, 실제로 필요한 추가 처리를 포함해야 최종 정답을 도출할 수 있습니다. 이러한 과정은 데이터 분석 시, 단순히 특정 값을 찾는 것 이상의 작업으로 이어지며, 패턴 혹은 인사이트를 도출하기 위한 과정이라 할 수 있습니다.

비슷한 질문 및 답변이 아래 링크에서 도움될 수 있습니다:
- 색션16, 작업형1, 문제1번 질문에서 value_counts()와 다른 방법들에 대한 설명을 확인하실 수 있습니다.

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