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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 딩딩님.

질문해주신 사항에 대해 유사한 답변이 있는지 살펴보았습니다. df[cond].shape을 사용하여 조건에 맞는 데이터를 필터링하실 때, 특정 조건이 잘못 적용되었을 가능성이 있는 것 같습니다.

유사한 상황으로 고민하셨던 질문이 과거에 있었고, 여러 해결 방법을 제시받은 예를 찾았습니다:

1. “작업형1 모의문제2 6번”:

   • 여기서 표준편차 계산 시, 넘파이와 판다스를 사용할 때의 설정 문제로 다른 결과가 나오는 점에 대해 다루고 있습니다. 데이터를 필터링하거나 요약 통계를 낼 때 사용하는 함수에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
     

2. “기출문제 3회 작업형1-2 질문드립니다”:

   • 여기에선 데이터 프레임을 필터링할 때의 index 처리 방법에 대한 논의가 있었는데, reset_index 여부가 문제의 결과에 영향을 줄 수 있다는 점을 다룹니다. 이 과정에서 불필요한 인덱스 혼동을 방지하기 위해 초기화하는 방법이 권장되었습니다.
     

질문에서 언급하신 0.61과 0.68의 차이점은 정밀도 계산에서 사용된 방법이나 적용된 조건에 따라 발생할 수 있습니다. 위의 링크된 답변들을 참고하셔서 수식을 다시 한번 검토해 보시고, 필요시 인덱스 초기화 등을 적용하시는 것이 좋습니다.

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.