인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

질문하신 train.pop('A')와 train['A']의 차이에 대해 설명드리겠습니다.

• train.pop('A')는 ‘A’라는 열을 train 데이터프레임에서 제거하고, 그 열의 데이터를 반환합니다. 즉, 이 명령어를 실행한 후에는 ‘A’ 열이 데이터프레임에서 사라지게 됩니다.

• 반면에, train['A']는 ‘A’라는 열의 데이터를 반환하기만 하며, 데이터프레임에서 ‘A’ 열을 제거하지 않습니다. ‘A’ 열은 여전히 데이터프레임에 존재하게 됩니다.

이러한 차이점 때문에 train.pop('Segmentation')을 사용하면, ‘Segmentation’ 열을 target 변수에 저장하면서 동시에 원본 train 데이터프레임에서 해당 열을 제거합니다. 이는 데이터 전처리 과정에서 target 변수를 분리하고 동시에 예측 모델에 사용되지 않아야 하는 열을 제거할 때 유용합니다.

반면, a = train['Segmentation'] 수행시, 단순히 ‘Segmentation’ 컬럼의 데이터를 변수 a에 할당하며, train 데이터프레임 구조는 변하지 않습니다.

이러한 내용에 대해 더 깊이 알고 싶다면, 다음 유사 항목에서 좀 더 상세한 설명을 찾을 수 있습니다. 현재 가지고 있는 데이터에서 pop() 함수의 이용과 관련해서는 “작업형2에서 pop 함수” 질문에서도 비슷한 고민을 하셨던 분이 계십니다. 이 답변에서 pop() 함수 사용의 목적과 시점에 대해 설명하고 있어 도움이 될 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

pop()은 옮겨담은 다음

'Segmentation' 컬럼이 train에서 제거합니다.

a = train['Segmentation']는 옮겨 담지만 Segmentation 컬럼이 train에서 제거되진 않아요