[빅데이터 분석기사] 실기 3회 - 1유형 reset_index, iloc와 loc 차이

 

문제

```{admonition} 1-1

**결측치가 하나라도 존재하는 행의 경우 경우 해당 행을 삭제하라. 그후 남은 데이터의 상위 70%에 해당하는 데이터만 남겨둔 후 median_income 컬럼의 1분위수를 반올림하여 소숫점이하 2째자리까지 구하여라**

```

df=df.dropna(axis=0).reset_index(drop=True)
df=df.loc[:upper]
q1=df['median_income'].quantile(0.25)
round(q1,2)

 

내가 푼 코드

df = df.dropna().reset_index(drop=True)
df_filter = df.iloc[:int(len(df)*0.7)]
result = df_filter['median_income'].quantile(0.25).round(2)
print(result)

 

정답 코드

 

 

답은 같은데 나는 loc를 썼고, 정답코드는 iloc를 써서 고민해봤는데

상위 70개면은 len(df)*0.7=13269 개를 가져와야 한다

근데 인덱스는 0번부터 시작하니까 loc[:13269] = 0 ~ 13269로 13270개가 되어버린다

 

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iloc[:13269]로 해야 13269 인덱스는 제외하고 그 전까지니까 0~13268 로 13269개가 된다

 

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그냥 1분위수 개수 운이 좋아서 맞은거였음...

iloc[:n] b이전까지 0~n-1 까지 = n개

loc[:n] b 포함해서 0~n 까지 = n+1개

 

 

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설명을 덧붙이기 위해, 데이터마님 reset_index 예제도 첨부한다