* 겪고 있는 문제 상황을 최대한 자세하게 작성해주세요.

* 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보았는지 구체적으로 함께 알려주세요.

[코드스니펫] GENDER가 비어있는 행 제거 프롬프트 를 챗GPT에 입력했고

[코드스니펫] GENDER가 비어있는 행 제거 및 csv 포맷 프롬프트 <-- 를 복사해서 입력해 주었는데요

결과값이 전혀 다르게 나왔습니다.

내용은 첨부합니다.

위 첨부된 파일 내용(아래 이미지) 20번대 까지만 있습니다.

코드분석 내용

# Importing pandas and creating dataframe for full data with GENDER missing entries

import pandas as pd

data = {

  'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],

  'DATE': ['2022-01-02', '2022-07-14', '2023-01-28', '2023-07-29', '2023-11-22', '2022-07-02', '2022-01-05', '2022-04-12', '2022-07-13', '2022-02-27',

       '2023-11-17', '2022-08-31', '2023-09-27', '2022-07-20', '2023-08-18', '2023-06-25', '2022-10-10', '2023-03-26', '2023-11-17', '2022-11-27'],

  'CUSTOMER_ID': ['CUST004', 'CUST028', 'CUST007', 'CUST001', 'CUST008', 'CUST024', 'CUST017', 'CUST002', 'CUST030', 'CUST021',

          'CUST023', 'CUST011', 'CUST001', 'CUST016', 'CUST023', 'CUST021', 'CUST007', 'CUST024', 'CUST018', 'CUST018'],

  'GENDER': ['male', '', 'male', 'male', 'male', 'male', 'male', 'male', '', 'male', 'male', 'female', 'male', 'male', 'male', 'male', 'male', 'male', 'female', 'female'],

  'AGE': [64, 59, 65, 57, 59, 67, 37, 67, 28, 70, 33, 67, 57, 57, 33, 70, 65, 67, 56, 56],

  'QUANTITY': [4, 9, 3, 3, 7, 5, 5, 7, 3, 4, 4, 7, 10, 9, 4, 6, 8, 3, 5, 2],

  'PRODUCT_CATEGORY': ['냉장식품', '생활용품', '즉석식품', '건강식품', '즉석식품', '신선식품', '냉동식품', '냉장식품', '신선식품', '생활용품',

             '생활용품', '즉석식품', '즉석식품', '냉장식품', '신선식품', '즉석식품', '냉동식품', '즉석식품', '즉석식품', '냉장식품']

}

# Creating DataFrame

df = pd.DataFrame(data)

# Removing rows where GENDER is missing

df_filtered = df[df['GENDER'] != '']

# Saving filtered data to a CSV file

df_filtered.to_csv('/mnt/data/filtered_data.csv', index=False)

df_filtered.head()