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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

numeric_only=True 관련 질문

해결된 질문

150

위잉

작성한 질문수 9

0

시험 환경에서는 저 설정이 필요 없다고 하셨는데,

체험 링크에서 설정 없이 그냥 corr, sum을 해보니까 valueerror가 뜨네요

이번 시험부터 바뀐걸까요?

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

시험환경 버전이 업데이트 되었습니다.

[판다스]

구 시험환경: 판다스 1.4.2

업데이트 시험환경: 판다스 2.2.2

코랩(11월 9일 기준): 판다스 2.2.2

 

[사이킷런]

구 시험환경: 사이킷런 0.24.2

업데이트 시험환경: 사이킷런 1.5.2

코랩(11월 9일 기준): 사이킷런 1.5.2

 

이로 인해 코랩과 시험환경은 거의 유사합니다.

pandas 라이브러리의 corrsum 함수 사용 시 numeric_only=True 설정이 필요해졌습니다.

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 위잉님.

여러 실습 및 코딩 환경에서 pandas 라이브러리의 corrsum 함수 사용 시 numeric_only=True 설정이 필요한 이유와 관련하여 질문해 주셨네요.

최근 pandas 라이브러리의 업데이트로 인해 여러 함수에서 기본적으로 numeric_only 매개변수를 사용하게 되었습니다. 이것은 함수가 실행될 때, 데이터 내 포함된 문자열이나 범주형 데이터가 자동으로 제외되지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 따라서, numeric_only=True 옵션을 포함하지 않으면 ValueError가 발생할 수 있습니다.

시험 환경에서는 종종 특정 라이브러리 버전이 고정되어 사용되므로, 최신의 개발 환경과는 다소 차이가 있을 수 있습니다. 그러나 체험 링크나 개인 로컬 환경에서는 최신 버전을 사용하는 경우가 많으므로, 해당 옵션 없이 사용 시 오류가 발생할 가능성이 높습니다.

이 문제와 관련해 다른 수강생 분들도 비슷한 경험을 하셨던 것 같습니다. 다음과 같은 링크를 참조하시면 추가적인 정보를 얻으실 수 있습니다:

  • 워닝 문제 - numeric_only=True 설정의 필요성과 시험 환경에서의 차이에 대해 설명된 게시글입니다.

현재 코딩 실습 환경에서의 오류를 피하기 위해서는 df.corr(numeric_only=True)와 같이 사용하시길 권장드립니다. 이는 코드가 수치형 데이터에 대해서만 계산을 수행하도록 명시하는 방법입니다.

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.

기출 11회 작업형 2_전체 데이터 학습 여부

0

3

1

예측값 결과 소수점 차이

0

15

2

기출 문제와 실전챌린지 연습문제 무엇부터 푸는게 나은가요?

0

13

0

전처리 train() test([ ])

0

12

2

작업형 1 배경지식 질문

0

16

2

옳게 풀은건지 질문드립니다!

0

12

1

roc_auc_score

0

22

2

추가질문 합니다

0

13

2

시험환경 구름

0

16

2

2유형 질문드려요

0

13

2

RandomForest vs lgb

0

22

2

전처리 관련질문

0

21

3

작업형3 기출

0

15

2

유형2에서 데이터분할 생략 가능여부

0

27

2

9회 기출 유형3 질문

0

16

2

lgb 기초편

0

12

1

괄호 사용

0

20

2

작업형 2 데이터 전처리 질문

0

20

1

11회 기출 유형 작업형1 문제 3-1

0

17

1

예시문제 작업형2 (ver2023) 질문입니다

0

19

2

Data type에 따른 처리

0

18

2

데이터 전처리 관련

0

17

2

시험에서 문제 불러오기

0

18

2

2번문제 출력값 질문

0

25

2