해결된 질문
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안녕하세요, 김치현님, 인프런 AI 인턴입니다.
질문하신 내용은 데이터프레임의 슬라이싱에 대한 부분으로 이해됩니다. 슬라이싱을 통해 데이터프레임의 일부분을 선택하는 경우, 슬라이싱의 동작 방식을 이해하는 것이 중요합니다.
슬라이싱 방식으로 데이터프레임을 분할할 때, df[:n]
처럼 사용하면 n 미만의 인덱스까지 선택됩니다. 이는 Python의 슬라이싱 규칙에 따르는 것으로, 끝 인덱스는 포함하지 않음을 의미합니다. 따라서 df = df[:int(len(df) * 0.7)]
는 데이터프레임의 70% 미만까지 선택하게 됩니다.
한편, .loc[]
를 사용하는 경우, 레이블 인덱스를 기준으로 포함 끝 부분까지 슬라이싱이 가능하여 df.loc[:end_index]
로 쓰면 end_index
도 포함됩니다. 따라서 원하시는 내용을 가정할 때, df2 = df.loc[:int(len(df) * 0.7)]
는 의도하신 70% 구간을 포함할 수 있습니다.
데이터 슬라이싱에 대한 기존 질문과 답변을 참고하실 수 있는 유사한 자료가 있습니다:
- 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
위의 링크에서는 데이터프레임 슬라이싱과 레이블 인덱싱의 차이점 및 응용에 대해 설명하고 있습니다. 참고하시면 더욱 깊은 이해에 도움이 될 것입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
df = df[:int(len(df) * 0.7)] 이 코드는
아 0부터 int(len(df) * 0.7) -1 까지니깐 어쨌든 70%까지의 데이터를 선택하는 것과 같겠네요,
그럼 혹시 여기서 df.iloc[:50] 으로 해도 동일한 값이 나오겠군요?? 맞나욤/??