5:20 부근에 'customerID' 관련 질문

작성한 질문수 2

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결과는 완전히 동일하며, 어떤 방식으로 작성해도 문제 없습니다.

보통 2개 이상일 때 []를 사용해요!

df.drop(['col1', 'col2', 'col3'], axis=1)

그러다 보니 습관적으로 []를 사용할 때가 있네요

화이팅!!

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 하종민님.

질문하신 ‘customerID’의 드롭 관련 차이에 대해 설명드리겠습니다.

1. 드롭하는 방식의 차이:

   • train.drop('customerID', axis=1)은 단일 컬럼을 직접 지정하여 드롭하는 방법입니다.
     
   • test.drop(['customerID'], axis=1)은 리스트 형식으로 컬럼명을 지정하는 방법입니다.
     

2. 차이점 및 사용:

   • 리스트([])를 사용하지 않는 방법은 단일 컬럼 드롭에 적합하고 간결합니다.
     
   • 리스트를 사용한 방법은 여러 컬럼을 한 번에 드롭할 수 있는 점이 특징입니다. 즉, 리스트로 묶는 것은 여러 컬럼을 드롭할 때 일관성을 유지할 수 있습니다.
     

3. 어느 것을 사용해야 하는가:

   • 만약 하나의 컬럼만을 드롭할 때라면 둘 중 어떤 방법을 사용해도 상관없습니다. 하지만 여러 컬럼을 드롭하려는 경우에는 항상 리스트 형태로 사용하세요.
     

아래 링크를 통해 관련 논의와 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다:
- Pandas에서 컬럼 드롭 방식에 대한 설명

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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