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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

모델링 및 평가(회귀)

object 컬럼명 선택

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3-6 에서 object 컬럼명을 선택할 때 이렇게 하셨는데,

cols = train.select_dtypes(include="object").columns

 

3-4에서 보여주신 이 식도 같이 쓸 수 있는 건가요?

cols = list(X_train.columns[X_train.dtypes == object])

 

답변 2

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퇴근후딴짓
지식공유자

네 둘 다 사용가능해요 편한 방법을 이용해 주세요!

직접 cols = ['컬럼1', '컬럼2', '컬럼3']으로 작성해도 됩니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 권효진님!

object 타입의 데이터 컬럼을 선택하는 방법에 대해 질문하셨군요. 두 가지 방법을 제시하셨는데, 둘 다 가능합니다만 약간의 차이점이 있습니다.

  1. train.select_dtypes(include="object").columns:

    • 이 방법은 pandasselect_dtypes 메소드를 사용하여 DataFrame 내에서 object 타입의 모든 컬럼을 선택합니다. 이 방법은 간결하고 명확하여 object 타입 컬럼을 선택하는 일반적인 방법으로 많이 사용됩니다.
  2. cols = list(X_train.columns[X_train.dtypes == object]):

    • 이 방법은 dtypes 속성을 사용하여 column의 데이터 타입이 object인 것을 직접 비교하여 선택하는 방식입니다. 이 방법도 가능하지만, object를 문자열처럼 ‘object’로 작성해야 올바르게 동작함을 유의하세요.

두 방법 모두 object 타입의 컬럼을 고를 때 사용할 수 있으며, 결과적으로 동일한 목록을 제공합니다. 다만, select_dtypes 메소드를 사용하는 첫 번째 방법이 더 읽기 쉽고 명료하므로 일반적으로 더 자주 사용됩니다.

관련 링크는 아래에서 참고하실 수 있습니다:
- select_dtypes 활용법 알아보기

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.

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