Day 3 점검 | pandas 고급 & 대용량 데이터 처리 | FDE Academy

Q1. 조건에 따라 다른 값을 할당할 때 가장 빠른 방법은?

A. for 루프와 if-elseB. apply()와 lambdaC. np.where()D. iterrows()

Q2. groupby 후 각 행에 그룹 평균을 할당하려면?

A. apply()B. transform()C. agg()D. filter()

Q3. query()의 장점이 아닌 것은?

A. 가독성이 좋다B. 메모리 효율적이다C. 모든 Python 함수를 사용할 수 있다D. 외부 변수를 @로 참조할 수 있다

Q4. 문자열 컬럼 최적화에 가장 효과적인 방법은?

A. 정규식 사용B. apply()로 처리C. category 타입으로 변환D. object 타입 유지

Q5. 다음 중 가장 느린 방법은?

A. df['new'] = df['a'] + df['b']B. df.eval('new = a + b', inplace=True)C. df.apply(lambda row: row.a + row.b, axis=1)D. np.add(df.a.values, df.b.values)