인프런 커뮤니티 질문&답변

시험환경 버전이 업데이트 되었습니다.

[판다스]

구 시험환경: 판다스 1.4.2

업데이트 시험환경: 판다스 2.2.2

코랩(11월 9일 기준): 판다스 2.2.2

[사이킷런]

구 시험환경: 사이킷런 0.24.2

업데이트 시험환경: 사이킷런 1.5.2

코랩(11월 9일 기준): 사이킷런 1.5.2

이로 인해 코랩과 시험환경은 거의 유사합니다.

pandas 라이브러리의 corr나 sum 함수 사용 시 numeric_only=True 설정이 필요해졌습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 위잉님.

여러 실습 및 코딩 환경에서 pandas 라이브러리의 corr나 sum 함수 사용 시 numeric_only=True 설정이 필요한 이유와 관련하여 질문해 주셨네요.

최근 pandas 라이브러리의 업데이트로 인해 여러 함수에서 기본적으로 numeric_only 매개변수를 사용하게 되었습니다. 이것은 함수가 실행될 때, 데이터 내 포함된 문자열이나 범주형 데이터가 자동으로 제외되지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 따라서, numeric_only=True 옵션을 포함하지 않으면 ValueError가 발생할 수 있습니다.

시험 환경에서는 종종 특정 라이브러리 버전이 고정되어 사용되므로, 최신의 개발 환경과는 다소 차이가 있을 수 있습니다. 그러나 체험 링크나 개인 로컬 환경에서는 최신 버전을 사용하는 경우가 많으므로, 해당 옵션 없이 사용 시 오류가 발생할 가능성이 높습니다.

이 문제와 관련해 다른 수강생 분들도 비슷한 경험을 하셨던 것 같습니다. 다음과 같은 링크를 참조하시면 추가적인 정보를 얻으실 수 있습니다:

• 워닝 문제 - numeric_only=True 설정의 필요성과 시험 환경에서의 차이에 대해 설명된 게시글입니다.
  

현재 코딩 실습 환경에서의 오류를 피하기 위해서는 df.corr(numeric_only=True)와 같이 사용하시길 권장드립니다. 이는 코드가 수치형 데이터에 대해서만 계산을 수행하도록 명시하는 방법입니다.

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.