작업형1_section14 문의

Question

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형1_section14 에서 fillna(0)을 적용한 뒤 map() 함수를 사용하면 최종 결과 값은 동일하나 df 조회 시 다시 결측값이 발생됩니다. 이 경우 map() 대신 replace()를 사용하는 것이 맞는지 궁금합니다. # 값 대체 df['f3'] = df['f3'].fillna(0) dict_list = {'silver':1, 'gold':2, 'vip':3} df['f3'] = df['f3'].map(dict_list)

roadmap · Answer

아래와 같이 처리하는게 좋을 것 같아요 import numpy as np dict_list = {np.nan:0, 'silver':1, 'gold':2, 'vip':3} 작업형1은 정답을 구하는 문제에요 전처리 된 데이터 가 중요하기 보다 정답만 구하면됩니다:)

communityai8509 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. imz0629님이 작업형1_section14에서 fillna(0) 을 적용한 뒤 map() 함수를 사용하는 경우 발생하는 결측값 문제에 대해 질문을 주셨네요. map() 함수는 지정된 매핑에 없는 값들을 NaN 으로 치환하기 때문에, 앞서 fillna(0) 을 사용하더라도 map() 함수를 사용하면 원래 NaN 이었던 값들이 다시 NaN 으로 되돌아갑니다. 따라서, 이 상황에서는 replace() 를 사용하는 것이 적절합니다. replace() 는 매핑된 값뿐만 아니라 나머지 값들도 그대로 유지하기 때문에 의도치 않은 NaN 값을 생성하지 않습니다. 관련하여 유사한 이슈와 해결방법을 설명한 질문이 있는 링크를 참고하실 수 있습니다: - 문제3 변환 관련 문의 : 데이터 변환 명령어 사용의 차이점을 설명하고 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.