인프런 커뮤니티 질문&답변

네 정답이 같다면 유효합니다.

다만 한 줄로 적는 방식은 실수할 가능성이 있어 조건은 변수에 담아서 사용하는 것이

실수의 가능성을 줄일 수 있을 것 같아요!!

화이팅입니다:)

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. uhroo lee님, 질문 주신 다른 풀이 방식에 대해 답변드리겠습니다.

질문하신 코드 print(sum(df.sum(axis=0)>3000))는 열 단위로 데이터를 합산하여 3000보다 큰 열의 개수를 세는 방식입니다. 반면, 일반적으로 묻는 행 단위로 합을 구하려면 axis=1을 사용해야 하는데, axis=0은 열 방향으로 처리합니다.

따라서 이 코드는 주어진 문제의 요구사항과 약간 다를 수 있습니다. 만약 문제에서 행 기준으로 값을 계산하길 원한다면 axis=1을 사용하여야 맞습니다. 코드의 의도에 따라 아래의 방식으로 적용되는지 고려해주세요:

# 행 기준으로 합을 구하고 3000보다 큰 행의 개수 세기
print(sum(df.sum(axis=1) > 3000))

동일한 목표라면 강의 내 다른 유사한 질문과 답변을 참고하는 것도 좋은 방법입니다.

• 작업형1 모의문제2 강의에서 문제4 - 데이터 타입 변환과 관련된 해결책을 제시
  
• 4-2 type 1 4 번 문제 - df.sum(axis=1) > 3000 사용법 설명
  

문제의 요구를 정확히 분석하고 그에 맞는 로직을 선택하는 것이 중요합니다. 질문자님의 코드가 해당 문제의 요구를 충족하려면 코드의 논리적 방향을 확인하고 필요한 지점을 수정해주세요.

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.