인프런 커뮤니티 질문&답변

그땐 제출 형식에 id 가 포함이었어요

id와 예측컬럼 2개 컬럼 제출!!

8회는 예측 컬럼만 제출 입니다!:) 11회도 동일

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김다영님.

질문해주신 test 데이터에서 특정 컬럼(CustomID)을 삭제하는 방법과 관련해 설명드리겠습니다.

Pandas의 pop() 메소드는 데이터프레임에서 특정 열(컬럼)을 제거하고, 그 열의 데이터를 반환하는데 유용한 메소드입니다. 이는 주로 데이터 전처리 과정에서, 학습이나 예측에 필요 없는 열을 제거하면서 해당 데이터를 나중에 다시 활용할 수 있도록 할 때 사용됩니다.

1. pop() 사용 이유:

   • test_id = test.pop('id') 처럼 사용하여 id 컬럼을 test 데이터프레임에서 제거하면서 동시에 그 값을 별도의 변수인 test_id로 저장합니다.
     
   • 이렇게 함으로써, 학습이나 모델 생성에 영향을 주지 않으면서, 최종 결과 제출 시 id가 필요할 경우 쉽게 접근할 수 있게 됩니다.
     

2. 상황별 활용:

   • train 데이터에서는 기본적으로 모델 학습에 불필요한 컬럼(예: 식별자 컬럼)은 drop()을 통해 제거합니다.
     
   • test 데이터에서는 id 등의 필요 컬럼을 나중에 결과에 병합하거나 제출 파일에 포함하기 위해 pop()을 사용합니다. 여기서 pop()으로 미리 제거하여 두면, 제출 시점에 혼동을 줄이고 데이터를 명확하게 관리할 수 있습니다.
     

아래의 기존 질문에서 유사한 상황을 설명하고 있어, 더 상세한 이해를 원하신다면 참고하시기 바랍니다:
- 작업형2에서 test_ID의 경우 활용 방법

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