inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

(삭제 예정, 구 버전) 작업형1 모의문제1

작업형1 모의문제1 강의에서 질문있습니다

해결된 질문

161

이재욱

작성한 질문수 4

0

6:42 부터 quantile 에서

강의를 따라하면 에러가 나는데 어디서 수정을 해야할까요

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 3

0

이재욱

삭제된 글입니다

0

퇴근후딴짓

df['views'].quantile(0.75) view 컬럼 선택이 필요합니다.

데이터 불러오는 코드는 질문에서 삭제해 주시면 감사하겠습니다.

0

퇴근후딴짓

안녕하세요 에러가 난 코드를 복사해서
코드와 에러 메세지를 보여주실 수 있을까요?

코드에는 문제가 없어 오타일 가능성이 높을 것 같은데 확인해 드릴게요!


코드 작성시 코드 블록을 사용해 주세요!

image.png

0

이재욱

# your code
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv")

# f1컬럼의 결측치는 중앙 값으로 대체하고

median = df['f1'].median()

df['f1'] = df['f1'].fillna(median)
# df.isnull().sum()

# 나머지 결측치가 있는 데이터(행)을 모두 제거하고,
df = df.dropna()

# 앞에서부터 70% 데이터
a = int(len(df) * 0.7)
df = df[:a]

# views 컬럼의 3사분위 수에서 1사분위 수를 뺀 값을 구하시오
df.quantile(0.75)

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이재욱님.

Quantile 작업에서 발생하는 에러는 주로 데이터프레임의 형식 문제나 잘못된 인덱스 지정에서 발생할 수 있습니다. 유사한 질문이 이미 있고, 이와 관련하여 이전에 해결된 답변을 안내드립니다.

게시물을 참조하셔서, 특히 실제 코드 구조나 변수를 다시 점검해 보시는 것을 추천드립니다. 일반적으로 변수의 이름 오타나 데이터프레임이 비어 있는 경우 등을 확인해 보시면 좋을 것 같습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

작업형2모의문제3_updated2026.10

0

21

2

작업형2 모의문제3_updated2026.10

0

22

2

38강에서 불균형 데이터 처리하는 stratify를 꼭 해줘야하는건지 질문합니다.

0

20

2

수강강의 연장 관련 문의

0

25

2

작업형1_연습문제1 section2

0

27

2

수강기간 연장 문의드립니다

0

30

2

작업형2 모의문제2_updated2026.10

0

34

2

수강기간 연장문의

0

33

2

작업형 2 질문

0

37

2

강의 연장 관련하여 문의드립니다.

0

44

2

섹션7 자료 다운로드

0

45

2

작업형 1 연습문제 Section12

0

44

2

수강기간 연장 문의

0

55

2

안녕하세요, 혹시 수강기간 연장이 가능할까요?

0

48

2

판다스 강의자료는 어디서 받을 수 있나요?

0

56

2

작업형2 모의고사3 자료 업데이트 요청

0

63

4

수강 연장가능여부 문의드립니다!

0

50

2

수강기간 연장 문의드립니다!

0

44

2

최빈값

0

48

2

수강 가이드라인

0

43

2

수강 연장 가능 여부 문의

0

65

2

강의 구매했는데 교재 필수일까요

0

50

2

수강기간 연장 가부 문의드립니다.

0

47

2

수강기간 연장이 가능한지 양해를 구하며 문의를 드립니다.

0

47

2