작업형2 인코딩 질문

Question

안녕하세요 현재 작업형 2 문제 풀이 중 인코딩을 하는 경우 아래와 같이 코드를 작성하고 있습니다 import pandas as pd train= pd.read_csv('/content/churn_train.csv') test= pd.read_csv('/content/churn_test.csv') #(4116, 19) (1764, 18) target= train.pop('TotalCharges') #1. 인코딩 df= pd.concat([train, test]) df1= pd.get_dummies(df) train= df1.iloc[:len(train)].copy() test= df1.iloc[len(train):].copy() 인코딩 후 train, test로 나누는 과정에서 미리 train의 길이를 지정하고 그 변수를 넣는 것이 맞는 걸까요? 아니면 기존의 방식 (위) 처럼 해도 무관한지 궁금합니다 import pandas as pd train= pd.read_csv('/content/churn_train.csv') test= pd.read_csv('/content/churn_test.csv') #(4116, 19) (1764, 18) target= train.pop('TotalCharges') train_len= len(train) #1. 인코딩 df= pd.concat([train, test]) df1= pd.get_dummies(df) train= df1.iloc[:train_len].copy() test= df1.iloc[train_len:].copy()

퇴근후딴짓 · Answer

똑같은 코드 입니다:) 잘하고 있는지 의문이 든다면 무조건 작업 전후 print()함수로 확인!!! shape 데이터 크기 확인할 수 있습니다. print(train.shape, test.shape) train= df1.iloc[:train_len].copy() test= df1.iloc[train_len:].copy() print(train.shape, test.shape)

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김민성 님의 질문에 답변드리겠습니다. 인코딩 후 데이터 분리 방법 원핫 인코딩 후 데이터를 다시 train 과 test 로 나누는 방법에 대해 질문 주셨습니다. 두 가지 방법 모두 기술적으로 같은 결과를 얻을 수 있어 무관하지만, 가독성과 명확성을 위해 일반적으로 두 번째 방식이 많이 사용됩니다. 이를 통해 코드의 의도를 개발자 자신과 다른 사람이 이해하기에 더 쉽기 때문입니다. 첫 번째 방식 : 직접 len(train) 으로 인덱스를 나누어 데이터를 분할합니다. 이 방법은 한눈에 코드를 읽었을 때 인코딩 후 데이터 분할의 의도가 명확하지 않을 수 있습니다. 두 번째 방식 : train_len 이라는 변수를 생성하여 사용하는 방식은 코드의 명료성을 높이는 데 도움이 됩니다. 특히 코드가 길거나 유지보수해야 하는 경우 유용합니다. 이 방식을 통해 코드 작성을 진행한다면, 코드를 검토하거나 수정할 때 전체적으로 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 추천 링크 관련된 기존 질문 및 설명을 다룬 링크도 제공드립니다: 원핫 인코딩 후 데이터 분할에 대한 설명 데이터처리에 관한 문제 위의 게시물들은 데이터 처리 후 원핫 인코딩 및 데이터 분할 과정에서의 주의 사항들을 상세히 다룹니다. 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.