문제 1-1 데이터 분할 관련 질문입니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

석구님의 질문에 대한 답변입니다.

데이터셋을 분할하는 과정에서 특정 목적에 따라 iloc을 사용하지 않고 Python의 슬라이싱 방식인 df[:210]와 같이 사용하는 것은 전혀 문제가 되지 않습니다. 실제로, Pandas DataFrame에서 데이터를 분할하거나 특정 부분집합을 선택할 때 다양한 방법을 사용할 수 있습니다. 이러한 방법에는 iloc, loc, 또는 직접적인 슬라이싱 방법이 포함됩니다.

iloc은 정수 기반의 위치를 사용하여 데이터를 선택할 때 활용되고, 주로 위치에 기반한 정확한 인덱스를 이용할 때 유용합니다. 반면, 직접적인 슬라이싱은 코드의 간결성을 유지하며 데이터의 일정 범위를 선택하는데 사용되는데, 이는 특히 데이터의 특정 부분집합을 빠르게 접근할 때 유용할 수 있습니다.

빅데이터 분석기사 실기와 같은 상황에서, 정답 도출에 문제가 없도록 정확히 원하는 데이터의 범위를 선택할 수 있다면, 두 방법 모두 유효하고 허용됩니다. 선택한 방법이 데이터의 일관성을 유지하며 분석 목적에 부합한다면, 특별한 제약이 없는 경우가 대부분입니다.

관련하여 유사한 내용을 다룬 질문에서 지식공유자께서는 다양한 방법으로 정답 도출이 가능하며, 중요한 것은 최종적으로 정확한 결과를 얻는 것이라고 언급한 바 있습니다. 자세한 사항은 다음 URL에서 확인하실 수 있습니다:

빅데이터 분석기사(3회): 기출유형-작업형1 문제1 - 데이터 분할 시 iloc을 사용하지 않는 경우에 대한 질문과, 해당 방식이 문제가 되지 않는다는 지식공유자의 답변이 제공되었습니다.

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