변수명?? 설정관련 질문

Question

10회 기출 작업형1 1. 문제 1에서 df=df.groupby('sub_topic')['is_correct'].mean() df.sort_values('is_correct', ascending=False).drop_duplicates() 이렇게 했는데 오류가 나타나던데,, 이렇게 하면 안되는건가요? 해설에는 result = acc.sort_values(ascending=False).drop_duplicates() sort_values('컬럼명', ~~)이라고 보아서,, 해설처럼 ('컬럼명')을 안해도되나요? 2. 문제2-2에서 cond=df['year-month']=='2024-10' targetdata=df[cond] df.groupby('category')['price'].sum() 이렇게 해도 괜찮을까요? targetdata.groupby~ df.groupby 차이점을 정확하게 잘 르겠습니다ㅠ df를 일단 계속 쓰다보니까 헷갈려서요ㅠ 변수명 설정? 하는게 좀 헷갈리는 것 같습니다ㅠ groupby나 cond하고 나서 새로운 변수?로 설정하는것인가요? 뭔가 df=df~~랑 헷갈리는 것 같습니다ㅠ 좋은강의 감사드립니다!

퇴근후딴짓 · Answer

.sort_values('컬럼명', ~~)으로 사용하는 것이 일반적인데 데이터프레임에서만 가능해요 이 상황은 컬럼이 1개 밖에 없는 시리즈 형태입니다 (acc 출력해서 확인 요청) 이때는 컬럼명 지정이 불가능합니다. 지금까지 데이터프레임 형태로만 만들어져서 혼란스러울 수도 있겠네요! 그렇다고 데이터 프레임으로 만드는 건 더 복잡해질 것 같아요! 방법1이 어렵다면 2로 부탁드립니다. 데이터 변경 작업 후, 변수에 든 값을 모두 print()출력해서 확인해 보시면 좋을 것 같아요! 헷갈린다면 targetdata 를 사용하지 말고 df로만 사용해주세요 🙂 cond = df["year_month"] == target_ym df = df[cond] cate = df.groupby("category")["price"].sum() print(cate.max())

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 합격님. 여러 질문과 혼동되는 부분이 있으신 것 같습니다. 각 부분에 대해 자세히 설명드릴게요. 1. groupby, sort_values과 drop_duplicates의 조합 df.groupby('sub_topic')['is_correct'].mean() 을 수행한 후, sort_values 와 drop_duplicates 메서드를 사용할 때의 문제점은, 각 메서드가 어떠한 객체로 작동하는지에 따라 발생할 수 있습니다. sort_values('is_correct', ascending=False) 는 DataFrame 에서만 사용 가능한 메서드가 아니라 Series 에서도 쓸 수 있습니다. 하지만, 보통 DataFrame 에 적용하여 원하는 컬럼을 정렬합니다. 만약 groupby 연산 후 나온 결과에 대해 sort_values 를 바로 사용하려면 정렬하고자 하는 데이터가 DataFrame 형태가 되어야 합니다. groupby 에 이어지는 연산이 Series 타입일 때, 특정 컬럼명을 지정해 사용하면 안 됩니다. 해결 방법은 mean() 결과가 Series 일 수 있으므로, 이를 reset_index() 로 변환해 DataFrame 으로 만든 후, sort_values 를 사용하여 정렬하고 drop_duplicates 를 수행하는 것입니다. 2. 조건과 그룹별 연산 조건 cond=df['year-month']=='2024-10' 을 설정하고 나서 이를 사용해 새로운 DataFrame 을 만들어 작업하는 것이 일반적인 방법입니다. targetdata.groupby('category')['price'].sum() 과 같이 조건을 사용하여 축소한 데이터에 대해 그룹 연산을 수행하는 것이 안전하며, 원래 데이터프레임 df 에 대한 변경을 최소화할 수 있습니다. targetdata 와 df 에서 각각 groupby 를 사용할 경우, 적용 범위가 달라집니다. targetdata 는 이미 필터링된 데이터를 대상으로 하고, df 는 원본 데이터를 대상으로 합니다. 변수명을 설정할 때, 연산 결과를 명확히 하여 변수에 할당하고, 이후 단계별로 체계적으로 사용할 수 있도록 관리하는 것이 중요합니다. 관련 내용 도움이 될 만한 URL: Python Pandas Tutorial: groupby and Sort Python Pandas : 이 URL에서는 Python과 Pandas에서의 groupby 와 sort_values 활용에 대한 설명이 잘 나와 있습니다. 이해를 돕기 위해 비슷한 유형의 질문 및 답변 링크를 제공하였으니, 더욱 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 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.