2026.06.17. 빅데이터 실습형 수행평가 예상문제

Claude Opus 4.6

Rheehose2026년 6월 17일읽는 데 10분

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빅데이터 분석 실습형 수행평가 - 유력 문제 정리

기본 제공 코드 (시험지에 주어짐)


import pandas as pd

iphone_df = pd.read_csv('iphone.csv', index_col=0)

laptops_df = pd.read_csv('laptops.csv')

iphone.csv 데이터 구조

| (인덱스) | 출시일 | 디스플레이 | 메모리 | 출시 버전 | Face ID |

|---------------|-------------|-----------|--------|-----------|---------|

| iPhone 7 | 2016-09-16 | 4.7 | 2GB | iOS 10.0 | No |

| iPhone 7 Plus | 2016-09-16 | 5.5 | 3GB | iOS 10.0 | No |

| iPhone 8 | 2017-09-22 | 4.7 | 2GB | iOS 11.0 | No |

| iPhone 8 Plus | 2017-09-22 | 5.5 | 3GB | iOS 11.0 | No |

| iPhone X | 2017-11-03 | 5.8 | 3GB | iOS 11.1 | Yes |

| iPhone XS | 2018-09-21 | 5.8 | 4GB | iOS 12.0 | Yes |

| iPhone XS Max | 2018-09-21 | 6.5 | 4GB | iOS 12.0 | Yes |

laptops.csv 컬럼 (167행, 인덱스 없음 = 정수 인덱스)

brand, model, ram, hd_type, hd_size, screen_size, price, processor_brand, processor_model, clock_speed, graphic_card_brand, graphic_card_size, os, weight, comments

문제 1번 — 데이터프레임 조회하기 (p.7~9, 대상 값 변형)

핵심 개념: df.loc['행이름'], df['컬럼명'], df[['컬럼1','컬럼2']], df.loc[['행1','행2']]

유력 문제 1-1: 특정 행(Row) 조회


# Q: iPhone XS의 모든 정보를 조회하시오.

iphone_df.loc['iPhone XS']


출시일        2018-09-21

디스플레이             5.8

메모리               4GB

출시 버전        iOS 12.0

Face ID           Yes

Name: iPhone XS, dtype: object

유력 문제 1-2: 여러 행 조회


# Q: iPhone 8과 iPhone XS Max의 정보를 조회하시오.

iphone_df.loc[['iPhone 8', 'iPhone XS Max']]


                     출시일  디스플레이  메모리     출시 버전 Face ID

iPhone 8      2017-09-22    4.7  2GB  iOS 11.0      No

iPhone XS Max 2018-09-21    6.5  4GB  iOS 12.0     Yes

빅데이터 분석 실습형 수행평가 - 유력 문제 정리

iphone.csv 데이터 구조

laptops.csv 컬럼 (167행, 인덱스 없음 = 정수 인덱스)

문제 1번 — 데이터프레임 조회하기 (p.7~9, 대상 값 변형)

유력 문제 1-1: 특정 행(Row) 조회

유력 문제 1-2: 여러 행 조회

유력 문제 1-3: 특정 컬럼 조회

유력 문제 1-4: 여러 컬럼 조회

⚠️ 주의 (수업에서 다룬 오류 패턴)

문제 2번 — 조건에 맞는 데이터프레임 조회 (p.10~11, Boolean 활용, 그대로)

유력 문제 2-1: 단일 조건 필터링

유력 문제 2-2: 복합 조건 필터링 (AND)

유력 문제 2-3: Boolean 시리즈 확인

유력 문제 2-4: laptops_df에서 조건 필터링

문제 3번 — iloc + 슬라이싱 (p.15~18, 대상 값 변형)

유력 문제 3-1: 단일 행 iloc 조회

유력 문제 3-2: 슬라이싱으로 범위 조회

유력 문제 3-3: 행과 열 동시 슬라이싱

유력 문제 3-4: 특정 위치의 값 조회

유력 문제 3-5: 역방향 슬라이싱

문제 4번 — 컬럼 값 변경하기 (p.20, 그대로)

유력 문제 4-1: 특정 셀 값 변경

유력 문제 4-2: 조건에 맞는 행 전체 값 변경

문제 5번 — 새로운 인덱스(행) 추가하기 (p.26, 그대로)

유력 문제 5-1

문제 6번 — 새로운 컬럼 추가하기 (p.26, 그대로)

유력 문제 6-1

문제 7번 — 기존 인덱스(행) 삭제하기 (p.27, 그대로)

유력 문제 7-1: 단일 행 삭제

유력 문제 7-2: 여러 행 삭제

문제 8번 — 기존 컬럼 삭제하기 (p.28, 그대로)

유력 문제 8-1: 단일 컬럼 삭제

유력 문제 8-2: 여러 컬럼 삭제

문제 9번 — 컬럼명 변경하기 (p.30, 그대로)

유력 문제 9-1

유력 문제 9-2: 여러 컬럼명 동시 변경

문제 10번 — 특정 컬럼 기준 정렬 (p.36, 그대로)

유력 문제 10-1: 오름차순 정렬

유력 문제 10-2: 내림차순 정렬

유력 문제 10-3: laptops_df 정렬

문제 11-12번 - 비공개 문제 (p.34-41, 대상 값 변형)

유력 문제 11-1: value_counts()

유력 문제 11-2: unique()

유력 문제 11-3: describe()

유력 문제 12-1: 수치 통계 함수

유력 문제 12-2: 복합 조건 + 통계

유력 문제 12-3: 정렬 + head 조합

유력 문제 12-4: ram별 개수

📌 핵심 정리 — 자주 혼동하는 포인트

loc vs iloc

drop에서 axis 값

inplace 매개변수

Boolean 조건 결합 연산자

sort_values ascending

📎 출처 — 문제별 근거 ipynb 파일