• 정규화한 alcohol 이 0.5 이상인 행 수235
• 표준화한 sulphates 의 최댓값7.9162

1. 두 열의 범위를 본다describe() 의 min·max·std 를 알고 시작하면 계산 결과가 말이 되는지 즉시 판단된다.
2. 최소최대 정규화를 직접 쓴다(x - x.min()) / (x.max() - x.min()). 이 문항은 sklearn 없이 식 그대로 쓰는 편이 빠르고 틀릴 곳이 적다.
3. 조건을 세는 것은 boolean 합(scaled >= 0.5).sum() 은 참의 개수다. "이상" 이므로 > 가 아니라 >= 다.
4. 표준화는 평균과 표준편차로(x - x.mean()) / x.std(). pandas 의 기본 자유도는 n-1 이라 발문이 요구한 표본표준편차와 같다.
5. 최댓값을 읽는다표준화한 Series 의 max() 는 "평균에서 표준편차 몇 배만큼 떨어진 가장 먼 값" 이다. 7.92 는 꽤 극단적인 이상치를 뜻한다.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('wine-red.csv')

a = df['alcohol']
scaled = (a - a.min()) / (a.max() - a.min())
print(int((scaled >= 0.5).sum()))

s = df['sulphates']
z = (s - s.mean()) / s.std()
print(round(z.max(), 4))

두 스케일링은 다른 것을 한다. 최소최대는 값을 0~1 로 옮기고, 표준화는 평균 0·표준편차 1 로 퍼뜨린다. 이 자료의 alcohol 은 0.5 이상이 235행인데, 같은 조건을 표준화 값에 걸면 전혀 다른 개수가 나온다. pandas 의 std() 는 자유도 n-1 이 기본이고 ddof=0 을 주면 7.9187 이 되어 넷째 자리에서 답이 갈린다.