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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형1 모의문제2

작업형1 모의문제2 6번

해결된 질문

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172

0

  • 소수점 제거를 위해서 round( , 0) 사용하는 풀이 알려주셨는데요

     

  • % 연산자로 나머지가 0이 아닌 조건 걸어서 풀어도 상관 없을까요?

    # your code
import pandas as pd
df = pd.read_csv('members.csv')

print(df.shape)
cond1 = df['age'] <=0
df = df[~cond1]
print(df.shape)


cond2 = df['age'] %1 !=0
df = df[~cond2]
print(df.shape)

     

python머신러닝빅데이터pandas빅데이터분석기사

답변 1

0

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지식공유자

네 유효한 접근 방법입니다 💪💪💪💪💪

다만 차이는 있어요!

 

  1. 반올림 (round) 사용:

    • round() 함수는 숫자를 가장 가까운 정수로 반올림합니다. 예를 들어, round(3.7, 0)은 4가 되며, round(3.2, 0)은 3이 됩니다. 반올림을 사용하면 데이터의 소수점 이하 값을 기준으로 가장 가까운 정수로 변경합니다.

    •  

  2. 나머지 연산 (%) 사용:

    • 나머지 연산자 %를 사용하여 x % 1 != 0 조건을 적용하면, 소수점을 포함하는 모든 값을 찾아낼 수 있습니다. 이 경우, 소수 부분이 존재하는 모든 데이터를 필터링하여 제거하게 됩니다. 예를 들어, 3.7이나 3.2는 모두 이 조건에 의해 제거됩니다. 이 방법은 소수 부분이 전혀 없는 정수만을 남기고 싶을 때 적합합니다.

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