인프런 커뮤니티 질문&답변

네 차이가 있는 것은 맞는데

df[["score"]]= 와 df["score"]=는

결과의 차이는 없어 일반적으로는 df["score"]=를 사용합니다.

다만 변수가 있을 때는 df[cols]= 와 같이 사용해요!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김진영님께서 질문해 주신 내용에 대해 설명드리겠습니다.

먼저, 두 표현의 차이점을 살펴보겠습니다.

1. df[["score"]] = scaler.fit_transform(df[["score"]])와
   
2. df["score"] = scaler.fit_transform(df[["score"]])
   

두 표현 모두 score 칼럼의 데이터를 스케일링하는데 사용되며, 실행 결과로 동일한 값이 score 칼럼에 적용됩니다. 다만, 사용하는 문법에 약간의 차이가 있습니다.

• df[["score"]]는 2차원 데이터프레임 형식을 유지하며, 이는 scaler.fit_transform 함수가 기대하는 입력 형태와 일치합니다.
  
• df["score"]는 특정 칼럼 score에 대한 값을 시리즈로 지정하지만, 결과적으로 입력 형태(데이터프레임)를 맞춘 후 동일한 작업 결과를 제공합니다.
  

다음 질문들을 통해 관련 개념을 더 잘 이해하실 수 있습니다:

• 너무 간단한건데 이해가 안됩니다 ㅠㅠ 정말 간단합니다.. 정규화
  
• 7회 작업형 1 과목점수 스탠다드 스케일 할 때
  

위 사례에서도 두 방식이 동일하게 작동한다는 설명과 함께, 스케일링을 위해 DataFrame 형태(df[["score"]])로 변환하는 것이 필요하다는 점을 강조하고 있습니다.

이는 pandas에서 단일 칼럼 선택 시 시리즈가 반환되기 때문이며, 사이킷런 같은 라이브러리에서 2차원 구조를 기대하기 때문에 이를 맞추기 위한 코드입니다.

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.