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안녕하세요!
2번문제에서 저는 df['bmi']로 새로운 bmi 컬럼을 만들지 않고
바로 bmi라는 변수에 넣어서 그냥 bmi를 가지고 했는데 상관없나요?
bmi = df['Weight'] / (df['Height'] / 100) ** 2
cond1 = bmi >= 18.5
cond2 = bmi < 23
normal = len(df[cond1 & cond2])
cond3 = bmi >= 23
cond4 = bmi < 25
danger = len(df[cond3 & cond4])
print(int(abs(normal - danger)))이렇게 했습니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
joy10780님께서 질문하신 bmi 계산과 관련하여, 변수에 직접 계산 결과를 저장하는 방식에 대한 문제의 유효성에 대해 문의하신 것으로 이해됩니다.
비슷한 질문으로, 파이썬의 pandas 라이브러리를 사용하여 bmi 계산과 관련된 조건 설정 및 데이터 필터링 방법에 대한 질문이 제시되었는데요. 질문자가 변수를 사용하여 처리하는 방법과 DataFrame에 새 컬럼을 추가하여 처리하는 방법 모두 가능합니다. 주요 포인트는 조건에 맞게 데이터를 필터링하고 올바른 결과를 도출하는 것입니다.
5회 기출유형 질문 > between 사용에서 비슷한 문제 상황을 다루고 있습니다. 이 질문에서는 특정 범위의 bmi 값을 필터링하여 분류하는 방법에 관해 논의되었습니다. between 함수 사용법에 대한 설명이 포함되어 있으나, 질문자님이 사용하신 방식과는 조건을 명시하는 방식이 다릅니다.
joy10780님의 경우, DataFrame에 직접 bmi 컬럼을 추가하지 않고 별도의 변수 bmi에 계산 결과를 저장 후, 이 변수를 활용해 조건을 설정하여 분류한 것으로 보입니다. 이는 데이터 분석에서 일반적으로 유효한 처리 방식 중 하나입니다. 데이터를 미리 가공하여 조건에 따라 필터링하는 것은 분석 과정에서 필수적인 단계이며, 결과적으로 정확한 분석 결과를 도출할 수 있다면 접근 방식의 차이가 큰 문제가 되지 않습니다.
본 질문에 대한 구체적인 답변 정보가 제공된 링크가 없기 때문에, 직접적인 답변을 제공하기 보다는 일반적인 판다스 데이터 처리 방식에 대한 안내를 드리겠습니다.
데이터 분석에서 중요한 점은 데이터를 정확하게 처리하고, 분석 목적에 맞는 결과를 도출하는 것입니다. 변수에 결과를 저장하는 방식이든, DataFrame에 컬럼을 추가하여 처리하는 방식이든, 분석 목적과 결과의 정확성을 우선시하는 것이 중요합니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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