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작업형1모의문제1 - 문제3 질문
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문제3의 변환 과정에서 아래와 같이 코드를 짜도 문제 없는건가요? 결과값은 동일합니다.
df['f3'] = df['f3'].fillna(0)
df['f3'] = df['f3'].replace('silver', 1).replace('gold', 2).replace('vip', 3)
그리고 pandas에서 sum을 1번처럼 작성하는걸 더 권장한다고 들었는데 어떤 차이가 있는 건가요?
1. print(df['f3'].sum())
2. print(sum(df['f3']))
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
질문하신 내용에 대해 비슷한 질문과 그에 대한 답변을 찾았습니다. 이는 “[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)” 강의 내용과 관련이 있어 질문 주셨던 "작업형1모의문제1 - 문제3 질문"과 관련이 있습니다.
문제3 변환과정 관련하여:
"f3"컬럼의 결측값을 0으로 채우고,replace메소드를 사용해 다른 값을 변경하는 과정은 정상입니다.- 관련 질문과 답변에 대한 링크는 다음과 같습니다: 문제3 변환 관련 문의
견해에 따르면,numpy라이브러리를 명시적으로 호출하지 않아도 되는 경우(예:np.nan)가 있으며,replace를 사용할 때 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 이는replace메소드를 사용해서'silver','gold','vip'을 각각1,2,3으로 치환하는 과정이 적절하게 사용된 예입니다.
- 관련 질문과 답변에 대한 링크는 다음과 같습니다: 문제3 변환 관련 문의
pandas의
sum()과 내장 함수sum()의 사용 차이에 대하여: pandas의sum()메소드는 pandas 시리즈나 데이터프레임에 대해 최적화된 연산을 수행하며, 내부적으로 데이터 처리 속도를 향상시키는 로직이 포함되어 있습니다. 반면, 내장 함수sum()은 일반적인 Python iterable에 대해 동작하므로, pandas 객체에 사용 시 성능이 다소 떨어질 수 있습니다. 따라서 pandas 객체에는 pandas의sum()메소드 사용을 권장합니다.- 상세한 설명은 특정하게 링크된 대답에서 직접적으로 찾을 수 없으므로, pandas 공식 문서나 기타 Python 관련 문서를 참조하시는 것이 좋습니다.
- 상세한 설명은 특정하게 링크된 대답에서 직접적으로 찾을 수 없으므로, pandas 공식 문서나 기타 Python 관련 문서를 참조하시는 것이 좋습니다.
질문하신 내용을 바탕으로, 제시하신 코드와 방법은 문제가 없으며, pandas에서 제공하는 메소드를 사용하는 것이 일반적으로 더 권장되는 사례입니다.
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