59. 11회 기출 유형 작업형 1 - 문제2 관련

Question

결측치를 대체한 후 해당 컬럼의 평균을 소수점 셋째 자리까지 구하시오라는 문제에 대하여 df[col].mean()을 실행하면 np.float64(25.055) 출력 2. round(df[col].mean(),3)을 실행하면 np.float64(24.794) 출력 print(round(df[col].mean(),3))을 실행하면 25.022라는 값이 나오는데 값이 계속 다르게 나오는 이유를 알고 싶습니다.

퇴근후딴짓 · Answer

정말 작은 단위 차이는 함수에 따라 달라질 수 있는데 이건 그 문제는 아닌 것 같아요! 데이터를 다시 불러와 작업해 주세요:) 혹시나 싶어 시연해봐도 동일한 값이 나옵니다.

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 신지은님께서 질문하신 문제에서 df[col].mean() 을 여러 방식으로 계산했을 때 서로 다른 값이 나오는 현상에 대해 설명드리겠습니다. 이러한 상황은 일반적으로 데이터에 대한 코드 처리 순서와 데이터의 상태가 적절히 관리되지 않을 때 발생할 수 있습니다. 각각의 출력이 다른 이유는 데스크톱이나 주피터 노트북에서 코드가 다르게 해석되었거나, 데이터의 변경사항이 반영되지 않은 상태에서 결과를 출력했을 가능성이 큽니다. 해결 방법: 1. 데이터의 일관된 상태 확인 : 각 계산을 하기 전에 데이터의 상태를 한번 확인하는 것이 좋습니다. 특히 데이터프레임을 수정하는 작업을 했다면, 수정 후의 데이터 상태를 다시 한번 확인하는 것이 중요합니다. 2. 코드 실행 순서 점검 : 데이터프레임을 수정한 후(예: 결측치 대체) 다시 실행 여부를 확인하여 모든 계산이 동일한 데이터 상태에서 이루어지는지 점검합니다. 3. 환경 초기화 : 주피터 노트북 또는 인터프리터를 사용하는 경우, 모든 셀이 초기화되지 않으면 이전 셀의 결과가 다음 셀에 영향을 미칠 수 있으므로 환경을 새로 고침하고 다시 실행하는 것도 좋습니다. 이와 관련된 유사한 질문에 대한 사례도 확인하실 수 있습니다: - 2회 기출유형(작업형1), 문제2 : 데이터 프레임의 변경 사항이 다음 연산에 영향을 미친 사례를 다룬 내용입니다. 총체적으로 코드 실행 전에 데이터의 일관성을 확인하고, 변환 작업 후 결과가 일관되게 나오도록 주의를 기울이는 것이 좋습니다. 이에 대한 구체적인 예제 확인을 통해 문제를 해결하실 수 있기를 바랍니다. 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.