작업형 1 nlargest 자료 데이터프레임만들기
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# 2) 가장 많이 수강한 과목 필터링
id = df['id_assessment'].value_counts().idxmax()
cond = df['id_assessment'] == id
df = df[cond]
선생님께서는 이렇게 해주셨는데요
저는
cond = df['id_assessment'].nlargest()
이걸로 최대한 활용해서 민맥스 스케일러를 하고싶은데 nlargest로 뽑은 자료를 데이터프레임형태로 어떻게 만들 수 있을까요 ㅠㅠ 답답해 미치겠습니다답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. gamb21님.
질문 내용에서 nlargest를 사용하여 상위 데이터를 필터링하고 데이터프레임을 만들고자 하시는데요, nlargest를 활용하면 특정 컬럼의 상위 N개의 값을 쉽게 추출할 수 있습니다. 이를 데이터프레임으로 만들기 위해서는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.
nlargest는 기본적으로 시리즈 형태의 데이터를 반환하지만, 이를 다시 데이터프레임으로 만들어주는 과정은 다음과 같습니다:
# 예를 들어, 순전입학생 수 상위 3개의 데이터를 추출한다고 가정
top_n_data = df.nlargest(3, 'id_assessment') # 'id_assessment'를 기준으로 상위 3개 데이터
# top_n_data는 이미 데이터프레임 형태입니다.
print(top_n_data)
이 코드를 사용하면, id_assessment 기준으로 상위 3개 데이터를 포함하는 새로운 데이터프레임 top_n_data를 얻게 됩니다. 이 데이터프레임에 대해 MinMaxScaler를 적용하여 필요한 추가 분석을 수행할 수 있습니다.
nlargest 함수에 대한 더 많은 예시는 아래 비슷한 질문과 답변에서 확인하실 수 있습니다:
- Python pandas 사용하여 데이터프레임 다루기 - pandas
nlargest를 활용한 데이터프레임 처리 예제.
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.
추가질문 합니다
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