문제 3-2 질문드립니다
66
작성한 질문수 1
문제 3-2번 코드를 따로 리스트 작성하지 않고 아래와 같이 작성 시 감점 요인이나 코드 오류가 있을까요?
df['f3'] = df['f3'].map({'silver' : 1, 'gold' :2, 'vip' :3}).fillna(0)
sum(df['f3'])답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 허수현님.
작성하신 코드는 map 함수를 사용하여 ‘silver’, ‘gold’, ‘vip’을 각각 1, 2, 3으로 변환한 후 fillna(0)을 통해 결측값을 0으로 처리하는 코드입니다. 이 방법은 Pandas의 기능을 잘 활용한 과정으로, 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다:
- 효율적인 코드: 한 줄의 코드로 데이터 매핑과 결측치 처리를 동시에 수행할 수 있어 코드가 간결해집니다.
- 유효성:
map함수는 지정된 딕셔너리에 매핑할 값을 찾고, 찾지 못한 값은 NaN으로 반환합니다. 그 후fillna메서드를 통해 NaN 값을 0으로 변환할 수 있어 데이터의 품질을 유지합니다.
또한, 작성하신 방법은 정해진 결과에 맞게 정확한 값을 반환해야 하므로 문제의 의도에 부합하는 한 감점 요인이 되지 않습니다.
코드 오류 부분에 대해서도 언급하신 방식은 Pandas의 기능을 사용하여 의도한 결과를 정확히 구현할 수 있기 때문에 오류가 발생할 여지가 거의 없습니다. 이미 fillna로 NaN 값을 채우고 있기 때문에 연산 시에도 문제가 생기지 않습니다.
아래에 유사한 질문에 대한 답변을 남긴 게시글을 참고하시면 더 도움이 되실 수 있습니다:
- 문제3 변환 관련 문의: map과 fillna의 사용 예시를 확인할 수 있습니다.
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.
강의 업데이트
0
9
1
수강 연장 문의드립니다.
0
37
2
강의 연장 문의
0
40
2
수강 신청 연장 문의드립니다.
0
51
2
작업형 1번문제... 환경관련
0
34
2
12회 기출은 언제 업데이트 될까요??
0
45
2
8/6 작성한 연장문의 질문글에 대한 재요청
0
42
2
수강기간 연장 문의
0
44
2
수강기간 연장문의
0
39
2
수강기간 연장 요청 문의드립니다
0
40
2
수강 기간 연장 문의
0
47
2
수강연장 가능 문의 (기간 약 한달반)
0
62
2
수강기간 연장 가능할까요 선생님
0
76
2
Section15. 수업에 사용하는 데이터 주소가 다 보이지 않아서 실습을 위한 데이터를 다운 받지 못하고 있습니다.
0
59
3
수강연장요청 문의
0
95
2
아무래도 다음 시험 연장은 어렵겠죠?
0
113
2
빅분기 12회 결과 관련 문의
0
117
1
책이랑 강의랑 순서나 예제가 다른것 같네요
0
84
2
수강연장 문의
0
108
2
재검토 요청 방법 좀 알려주셔요...-.-;;
0
109
2
12회 실기 질문(작업형 2)
0
95
2
뒤로가기 버튼 같은 것이 있나요?
0
69
1
강의 연장 문의
0
102
2
출력값 질문
0
76
2