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# your code
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv")
df.head(3)
df = df.sort_values('views',ascending=False).head(10)
df
r1 = 9690.0
df.iloc[:10,-1] = r1
cond = df['age'] >=80
print(df[cond]['views'].mean())안녕하세요 10번째 최소값을 r1= 9690.0 으로 지정 후
df.iloc[:10.-1] = r1로 지정후 결과를 냈더니
9690.0으로 나오는데 왜그런걸까요?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 홍영준님.
주어진 코드에서 발생한 문제는 df.iloc[:10, -1]으로 잘못 설정된 데이터 조작 방식 때문입니다. 이 경우, -1은 마지막 컬럼(views)을 나타내며, iloc 메서드로 사용하는 것은 데이터프레임의 행과 열을 위치 기반으로 지정할 때 발생할 수 있는 오류를 유발할 수 있습니다.
문제 해결 과정
views컬럼을 수동으로 설정하기 위해서는df['views']로 명시적으로 지정하는 것이 좋습니다. 예를 들어,df.loc[df.index[:10], 'views'] = r1로 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면iloc방식 대신loc를 사용하여 명시적으로 지정할 수 있습니다.현재는 데이터프레임이 전체 데이터로 정렬된 상황이 아닙니다. 처음부터 10개만 슬라이싱하여
iloc를 사용하고자 한다면, 가급적loc로 대체하는 것이 좋습니다.
수정된 코드는 아래와 같습니다.
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv")
# 상위 10개를 10번째 값으로 설정
r1 = 9690.0
df = df.sort_values('views', ascending=False)
df.loc[df.index[:10], 'views'] = r1 # 명시적으로 'views' 컬럼 지정
# 조건에 맞는 데이터 필터링 및 평균
cond = df['age'] >= 80
print(df[cond]['views'].mean())
참고 사항
iloc사용 시 위치 기반으로 데이터프레임에 접근하기 때문에 복잡한 작업에는loc를 사용할 것을 권장합니다.loc는 레이블을 기반으로 동작하므로 명확하고 안전하게 데이터를 수정할 수 있습니다.
참고 링크
- 2회 기출 작업형 1문 풀이 질문있습니다.에서는 비슷한 문제를 다루고 있습니다. 상위 10개 값을 대체하고 필터링 조건을 검토하기 위해 다양한 방법으로 데이터를 처리할 수 있습니다.
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