inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

8회 기출유형(작업형2)

기출8회 작업형2 test 컬럼 삭제

해결된 질문

70

김다영

작성한 질문수 3

0

CustomID를 삭제할 때 test 데이터에서도 완전히 삭제를 하는게 맞나요?

train 데이터에서 삭제하는게 정석. 하지만 최종 파일 제출에 붙여야 하기 때문에 test 데이터에는 아래와 같이 pop함수를 를 써서 보관을 해둬야한다고 하셨던거 같아서요ㅜㅜ

ex) test_id = test.pop('id')

 

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

그땐 제출 형식에 id 가 포함이었어요

id와 예측컬럼 2개 컬럼 제출!!

 

8회는 예측 컬럼만 제출 입니다!:) 11회도 동일

0

인프런 AI 인턴

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.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

11회 기출 유형(작업형1) 2번 정답

0

7

1

f1 score 질문

0

6

1

10회 작업형 2 인코딩 질의

0

6

1

53번 강의에서 갑자기 수업노트가 없어졌습니다.

0

10

2

28:19 roc_auc이유

0

15

2

수강연장문의

0

15

2

전체적인 머신러닝 순서

0

10

1

빅분기 실기 유형2질문

0

15

1

ID 전처리 이유

0

28

2

데이터제공

0

23

2

예시문제 작업형3 꼬리질문2번

0

15

1

데이터 개수를 구할 때, len과 value_counts 차이

0

19

2

작업형 2 제출방

0

19

2

인코딩 스케일링 순서

0

20

2

실제 시험에서도 공식을 문제에서 주는지

0

20

2

수강 연장 문의

0

17

2

작업형2 정리한 내용 확인 부탁드립니다 ㅜㅜ

0

21

1

14강 "" 사용 관련 질문

0

22

2

캐글 제출 점수

0

26

2

기출 마무리 방법

0

50

2

빅이시 작업형2 기초 - 케이스 1~3 관련 문의

0

33

6

데이터프레임 슬라이싱 인덱싱 질문2

0

29

2

단일표본검정, 샤피로검정, 윌콕슨검정

0

38

2

강의자료 다운로드 여부

0

39

2