인프런 커뮤니티 질문&답변
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2가지 코드를 합친 코드입니다.
1. X_train['age'] <=0 코드의 결과는 True, False로 나타납니다. 참과 거짓이죠!
참과 거짓을 데이터 프레임에 다시 넣으면 True인 행만 출력됩니다.
결과적으로 위그림과 같이 조건에 맞는 행만 보이게 됩니다.
제가 작업형1에서 설명한 코드방식을 추천해요! 1줄 보다는 2줄이 입문자에게 이해하기 더 쉬울 것으로 보입니다.
cond = X_train['age'] <=0 #조건
X_train[cond] #조건에 부합하는 행만 선택0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. shs4166님.
질문해주신 내용은 데이터 전처리 과정에서 특정 조건에 맞는 데이터 필터링 방법에 관한 내용입니다. 예를 들어, X_train['age']와 X_train[X_train['age']]에서의 차이를 이해하려면 데이터프레임(Pandas DataFrame)과 해당 조건 구문의 사용 방법을 아시는 것이 중요합니다.
X_train[‘age’]: 이 구문은 단순히 ‘age’ 컬럼의 데이터를 가져옵니다. 데이터 프레임에서 특정 컬럼을 선택할 때 사용되는 방법입니다.
X_train[X_train[‘age’]]: 이 구문은 ‘age’ 컬럼에서 특정 조건을 통해 필터링한 행들을 선택합니다. 예를 들어,
X_train[X_train['age'] > 0]처럼 특정 조건을 만족하는 행들만 선택해 새로운 데이터프레임을 생성하는 것이죠.
위의 설명으로 보면, X_train['age']는 단순히 컬럼 선택이고, X_train[X_train['age']]는 특정 조건을 만족하는 데이터 행의 필터링 과정이라고 이해하시면 됩니다.
또한, 관련 질문 중 이상치 처리에 대한 기존 답변을 참고하실 수 있는 링크를 공유드립니다:
해당 답변에서는 ‘age’ 컬럼의 값이 양수가 되는 데이터만 남기는 과정에 대한 설명을 제공하고 있습니다. 데이터 전처리 시 주로 사용하는 방법이기 때문에 익혀두시면 좋습니다.
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.