인프런 커뮤니티 질문&답변

코딩 대한민국님의 정답과 저의 정답이 달라 왜 그럴까 살펴보았습니다.
데이터가 무작위 생성이라 그럴 수 밖에 없다는 것을 깨닳았지만,
남는 의문점이 있어 질문올립니다.

우선, 코딩 대한민국님의 정답입니다.

import pandas as pd

df1 = df.groupby('region')['coffee_servings'].mean()
df2 = df1.sort_values(ascending=False)

df3 = df.loc[ df['region'] == 'Central', :]
df3.nlargest(3, 'coffee_servings')

데이터 생성 코드입니다.

# 데이터 생성
regions = ['North', 'South', 'East', 'West', 'Central']
cities = ['City_' + str(i) for i in range(1, 51)]

data = {
    'city': random.choices(cities, k=100),
    'region': random.choices(regions, k=100),
    'coffee_servings': [random.randint(1, 500) for _ in range(100)]
}

regions = 100개의 observation이 North, South, East, West, Central 중 무작위 1개 값을 가짐
cities = 100개의 observation이 1~51번 중 무작위 1개 값을 가짐

낮은 확률이지만, 이렇게 생성된 observation 중
중복되어 나타나는(예: "city#40 + Central") 데이터가 존재 할 수 있다고 생각합니다.

import pandas as pd

df1 = df.groupby('region')['coffee_servings'].mean()
df2 = df1.sort_values(ascending=False)

df3 = df.loc[ df['region'] == 'Central', :]
df4 = df3.sort_values('city', ascending=False)
df5 = df4.groupby('city')['coffee_servings'].sum()
df6 = df5.sort_values(ascending = False)
result = df6.iloc[2]
result

따라서 이렇게 groupby로 한번 더 정리하여 풀었습니다.

이것도 정답일 수 있는 것일까요?
혹은 오답일까요?


추가) 8회 1유형 2번 문제
'전자 생산 비율'이 세 번째로 높은 국가의 '전자' 생산량을 x라고 정의하세요.
'농업' 생산량이 세 번째로 높은 국가의 '농업' 생산량을 y라고 정의하세요.

인데, 강의를 보니 코딩 대한민국님께서는 '전자 생산 비율'을 x라고 정의하신것 같습니다.
확인 부탁드립니다.