인프런 커뮤니티 질문&답변

다릅니다.

target=train.pop('타겟컬럼명')

은

아래와 같습니다.

target = train['타겟컬럼명']
train = train.drop('타겟컬럼명', axix=1)

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 유리시나님의 질문에 답변을 드리겠습니다.

데이터 전처리 과정에서 사용하는 drop()과 pop() 메소드는 미묘하지만 중요한 차이점이 있습니다.

1. drop() 메소드:

   • train = train.drop('ID', axis=1) 코드는 원본 train 데이터프레임에서 ‘ID’ 컬럼을 제거하고, 결과를 새로운 train 데이터프레임으로 반환합니다. 즉, ‘ID’를 삭제하되, 실제로 데이터프레임을 수정하지 않고 변경된 버전을 반환하기 때문에, 기존 변수에 재할당이 필요합니다.
     
   • 반면, test에서 drop()을 사용할 경우 ‘ID’ 컬럼을 제거한 데이터프레임만 반환할 수 있지만, ID 값을 따로 저장할 수 없습니다.
     

2. pop() 메소드:

   • test = test.pop('ID') 코드는 ‘ID’ 컬럼을 제거하는 동시에, 그 컬럼의 데이터를 반환하여 다른 변수에 저장하는 방식으로, 주로 나중에 제출 파일 생성 시 사용할 수 있도록 ‘ID’ 정보를 별도로 보관할 때 유용합니다.
     

결론적으로:
- ‘ID’를 단순히 제거하고 싶다면 drop()을 사용하고, ID 데이터를 보존하면서 제거하려면 pop()을 사용하는 것이 좋습니다.

추가로, target 컬럼에 대해서 target = train.pop('타겟컬럼명')을 사용하여 기존 데이터프레임의 컬럼을 제거하면서 해당 컬럼 데이터를 별도 변수, target에 저장할 수 있습니다. 이렇게 하면 학습 피처와 목표 변수를 분리할 수 있어 모델링에 편리합니다.

참고할 유사한 질문:
- [작업형2에서 pop 함수]에서는 데이터 전처리 단계에서의 pop 함수 사용과 시점에 대해 설명하고 있습니다. 여기서는 주로 ‘ID’와 ‘target’ 컬럼을 어떻게 처리할지에 대한 설명이 있어서 유리시나님께 도움이 될 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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