인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 수강생입니다.

학습 중에 궁금한 사항이 있어 문의글 남깁니다.

문제6 (데이터는 members.csv)

• 'age' 컬럼의 이상치(소수점 나이와 음수나이, 0포함)를 제거하고

• 제거 전 후의 views 컬럼 표준편차를 더하시오 (최종 결과 값은 소수 둘째자리까지 출력, 셋째자리에서 반올림)

[ 풀이 코드 ]

# 풀이
import pandas as pd
df = pd.read_csv("members.csv")

r1 = df['views'].std()

cond = df['age'] <= 0
# print(df.shape)
df = df[~cond]
# print(df.shape)

# print(df.shape)
cond = df['age'] == round(df['age'],0)
df = df[cond]
# print(df.shape)

r2 = df['views'].std()

print(round(r1 + r2, 2))

답은 : 8420.69 가 나왔고,

[ 저의 코드 ]

import pandas as pd
df = pd.read_csv('members.csv')
# print(df.head())
# print(df['age'])
r1 = df['views'].std()
df['age'] = df['age'] > 0
df['age'] = df['age'] == round(df['age'],0)
r2 = df['views'].std()
print(round(r1+r2, 2))

저의 답은 8341.72 가 나왔는데....

저의 질문은 'age' 컬럼의 이상치를 제거하면 제거한 값을 'age' 컬럼에 그대로 덮어쓰고 코드를 작성하는게 맞을 것 같은데 풀이는 cond 라는 변수로 받고 전체 df 데이터에 이상치 제거 값을 덮어쓰셨더라구요.

어떠한 차이가 있는지 궁금합니다..