안녕하세요,Part 3, 4 (Chap 12 - 18) 강의가 보이지 않는데 추후 업로드 예정일까요?

 df_item_info = pd.concat(result.tolist())df_item_info = df_item_info.reset_index()df_item_info["종목코드"] = df["종목코드"]7분 40초경 강의의 위 코드 실행시 InvalidIndexError Traceback (most recent call last) Cell In[49], line 6 1 # result를 list로 만들고 concat을 통해 DataFrame으로 만듭니다. 2 # concat으로 데이터프레임을 합쳐줄때는 리스트 형태로 각 데이터프레임을 넣어주어야 합니다. 3 # result_valid = result[result.notnull()] # 또는: result.dropna() 4 # df_item_info = pd.concat(result_valid.tolist(), ignore_index=True) ----> 6 df_item_info = pd.concat(result.tolist()) 7 df_item_info = df_item_info.reset_index() 8 df_item_info["종목코드"] = df["종목코드"] File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py:395, in concat(objs, axis, join, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, sort, copy) 380 copy = False 382 op = _Concatenator( 383 objs, 384 axis=axis, (...) 392 sort=sort, 393 ) --> 395 return op.get_result() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py:680, in _Concatenator.get_result(self) 678 obj_labels = obj.axes[1 - ax] 679 if not new_labels.equals(obj_labels): --> 680 indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) 682 mgrs_indexers.append((obj._mgr, indexers)) 684 new_data = concatenate_managers( 685 mgrs_indexers, self.new_axes, concat_axis=self.bm_axis, copy=self.copy 686 ) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:3885, in Index.get_indexer(self, target, method, limit, tolerance) 3882 self._check_indexing_method(method, limit, tolerance) 3884 if not self._index_as_unique: -> 3885 raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) 3887 if len(target) == 0: 3888 return np.array([], dtype=np.intp) InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects위와 같이 오류가 납니다.OUTPUT 파일 이용해서 실행했었고 중간에 오류나는것들은 CHATGPT 통해서 해결했는데 위의 오류만큼은 CHATGPT를 통해도 해결이 안되네요.혹시 해결 방법을 알 수 있을까요?  

kaggle data 소개 및 분석에서 실습에 사용되는 train.csv와 test.csv가 블로그에서 알려준 구글 공유 폴더에 들어가도 전혀 보이지가 않습니다. 강의 이후에 삭제된 것 같은데요, Kaggle의 어느 자료인지 알려주시면 kaggle에서 직접 찾아 보도록 하겠읍니다.

AI강의중 Best였던것 같습니다. 강의 다 듣고 나서 한가지 궁금한게 생기는데강의 코딩에는 모두 한 소스코드에서훈련(fit)하고 바로 predict하는 pattern으로 소스가 제공되었습니다. 혹시 훈련(fit)해서 어딘가에 저장해 두었다가 해당 저장내용을 기반으로 특정 필요한 시점에 predict 해서 결과를 사용하고 싶은데 이런 방법이 있을까요? 이 방법이 설명이 간단하지 안다면 책이나 인터넷 사이트라도 추천해 주시면 감사하겠습니다.  

강의 자료 링크로 이동한 캡쳐 입니다. 수십번을 다시 다운받아도 똑같습니다.강의 자료에 csv 파일 자체가 없습니다. ㅠㅠ확인해주세요~~!!

winequality.csv 라는 수업자료가 없는데... 어떻게 해야하나요?

mac 환경 설정 하려고 하는데 커널 설정하라는데 둘중에 뭘 선택해야 하나요?

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. =tree.plottree(clf, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.traget_names, filled=True)이부분에서 iris.target_names을 numpy.ndarray배열로 인식하고 리스트로 인식을 안한다고 해서 에러가 뜹니당...ㅎ scikit=learn이 업데이트 된 거 같아요

안녕하세요 강사님.제목의 강의 중에서 depth_first 함수의 동작이 궁금하여 기본 코드에서 "2.코드 변경"과 같이 print 문을 추가 하여 분석 중 "3. 실행결과"와 같이 출력 되는 것을 확인 하였습니다.질문Node(3) 출력하기 전에 s-yield가 한번 출력 되어야 할 것 같은데 두 번 출력에 대한 해석이 안됩니다.f-yield Node(3) s-yield Node(1) Node(3) s-yield Node(0) Node(3) Node(3)@@추가질문을 올려 놓고 고민 하다 보니 Node(1).depth_first() 함수가 한번만 호출 된다고 생각했는데.프로그램이 종료 될 때 까지 총 4번이 호출 되면 말이 되는 듯 한데.. 추측한 시나리오가 맞는지요?Node(1).depth_first() : next(Node(1)) 4번 호출Node(3).depth_first() : next(Node(3)) 2번 호출Node(4).depth_first() : next(Node(4)) 2번 호출Node(2).depth_first() : next(Node(2)) 3번 호출Node(5).depth_first() : next(Node(5)) 2번 호출 코드 변경 def depth_first(self): print("f-yield",self) yield self print("f-next",self) for c in self: for x in c.depth_first(): print("s-yield",self,x) yield x print("s-next",self,x)실행 결과f-yield Node(0) Node(0) f-next Node(0) f-yield Node(1) s-yield Node(0) Node(1) Node(1) s-next Node(0) Node(1) f-next Node(1) f-yield Node(3) s-yield Node(1) Node(3) s-yield Node(0) Node(3) Node(3) s-next Node(0) Node(3) s-next Node(1) Node(3) f-next Node(3) f-yield Node(4) s-yield Node(1) Node(4) s-yield Node(0) Node(4) Node(4) s-next Node(0) Node(4) s-next Node(1) Node(4) f-next Node(4) f-yield Node(2) s-yield Node(0) Node(2) Node(2) s-next Node(0) Node(2) f-next Node(2) f-yield Node(5) s-yield Node(2) Node(5) s-yield Node(0) Node(5) Node(5) s-next Node(0) Node(5) s-next Node(2) Node(5) f-next Node(5)

안녕하세요. feature scaling 부분에그래프 예시 (before, after) 에 표준정규화를 거치면 분포가 다 같아지는것처럼 그려졌는데각각 다른 분포를 가진 데이터들이 전부 같은 분포로 바뀌게 되면 서로 다른 데이터의 의미자체를 잃어버리는것 아닌가요? 감사합니다.

안녕하세요.챕터6의 학습자료가 없는 것 같아서 질문 올립니다.다른 챕터는 학습자료가 표시되는데 챕터6. Text Objects만 없는 것 같습니다.감사합니다.

Part.II- Chap9~11, Part.III, Part.IV 가 강의 커리귤럼 리스트에 없는데 계속 업데이트 되는건가요?

맥에서는 아나콘다네비게이터만 있는데 어떻게 해야하나요?

아나콘다를 사용하는 이유가 무엇인가요??

11분 55초에서nan_abalone_df.mean()를 입력하면 아래와 같은 오류가 발생합니다. 선생님과 코드가 모두 동일한데 . 왜이럴까요.--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-105-677ba292c7ae> in <cell line: 0>() ----> 1 nan_abalone_df.mean() 10 frames /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/nanops.py in _ensure_numeric(x) 1684 if inferred in ["string", "mixed"]: 1685 # GH#44008, GH#36703 avoid casting e.g. strings to numeric -> 1686 raise TypeError(f"Could not convert {x} to numeric") 1687 try: 1688 x = x.astype(np.complex128) TypeError: Could not convert ['MMFMIIFFMFFMMFFMIFMMMIFFFFFMMMMFMFFMFFFMFFIIIIMFIFIMMFMFMMIFMMFMMMFFFIMFFMFFMFFFFMFMMFMMFFMMMFMMMMMFIMMMMFFFFFMMIMFFFMFMFIFMIIIIMMMFFIIFFMFMFFMMMFMIIIMFFFFMFMFFMFMFFMFFMFMFMFIIIIIMMMFFFMFFFFMMMIFMFMMMFMFFMFIIFIFMFMFMMIMFFFFFIFFIFFMMMIIIIIIIMIIIIIIIIIIMFFMMMMFFFFMIMFMMMFFMMMMMFMMFFIFMMFMFMFMFMFMIIIMMFFMMFIIMMMFMMFMIFMFIIIMIMIIMMIMFIIFMMMMFMFMFFMFIIMFFMMMMMFMFMFFFFMMFMFFFFFMFMFMFMMMMMFMMMIIMFIIIFMMMFMFFIFMMMMMMFMFFFMFMFIFIIMFMFFFMMMIMIIMMIIFIFFMMMFMFFFFMFIIFMFIIIIFMFMFFIFFMFMMMFMMFMFMFMFMMFMMFFFFMFFFFFMMMMIIFFMFMMMMFMFIMMMMFFMIFIFIIIMMFFFMMFMMMFIIIIIIIIFFIFIFFFMIIMFIIFFIFIFIFFIFIFIIFMFIFIFMIFIIFIFFIIIMIMMFMMIIMFMMMMIFFIFFFIMIFMIMMMMIFMIFMMIMMIFMIIMFMFFIFIIFFIFMFMFMFFMFFMFFFIMFMMMFFMMMIFMIIIMFFMFFMMMMFMIIMIMMIIIIIIMMMMFMFMFMMMMMMMFMMMFFFMFFMMMFMFFMMMFMMMFFMFMFMFFFIMMMMMMMFMMMIIMFMFFFFMMMMMMMFMMMIMMIFFFMFIIIIIIIIIIIIIIIIIIMIIIIIMIFIMFMMMMFFFMFMMMMFMMFFFFMFMFMFFMMFMFFMMFFFMMMMMFFFFFFMIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIFIIIIIIIIIIIIFMFMFMMMMFMMMMIMMFIMIMIIMMFMFMFFMFMMFFFFMMFMMMFFFMFMMMFFFMFMFMMMMFFFMFFFMFMMMMFFFMMFMFFMMMFFFMMFMFFMMMFFMMFFMIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIMIIIIIIIIIIIIMIIIIMIIIMFIFIIIMIIFIIMIIIIMMMFFMMMFMMMFMFIFFMFMIMMMMMMMFMMMFMFMFMMFMMMMFFMMFFMMMFMMFFMMFFMIFFMFMFMMMFFFMMFFMMFMMFFMFIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIFIIIFIIIIIIIIIIIIMIMIIIIIIIIIIIIIMIIIIIIFMFIIFIIIFMIIMIIIIIFIIFMMIIFMIMFFMMMFMMIMMMMIMMFFMMIFFMIMIFFMMMIMMFMMFMMFMMFFMFFFFIMIMMFFMMMMMMMFFMMFFMFMFFFFFMMFFMMFFFMFFFFFFIIIIIIIIIIIIIIMIIIMIMIIIII... 'length_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_longlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_shortlength_shortlength_shortlength_longlength_shortlength_shortlength_longlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_longlength_longlength_shortlength_shortlength_longlength_shortlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_shortlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_shortlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_longlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_longlength_shortlength_shortlength_longlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_longlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlength_shortlen...

섹션0에서 받으라고 하시는데 못찾겠네요??

OOP style 부분에서 자꾸 name 'fig' is not defined라고 오류가 나는데 어떻게 해결하나요..?

안녕하세요. 🙂 github에 있는 data set을 전체 다운받는 기능을 확인 부탁드리겠습니다. 참고로 개별로 다운로드하는 것은 확인했습니다.

안녕하세요 다른 쥬피터랩에서 실행하고 있는데요..import koreanize_matplotlib 진행을 했는데도... import koreanize_matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport pandas as pdfrom pandas.plotting import register_matplotlib_converters# 그래프에 retina display 적용%config InlineBackend.figure_format = 'retina'register_matplotlib_converters() # Matplotlib에서 날짜 데이터를 처리하기 위한 변환기 등록# 데이터 예시 (실제 사용 시 'data' DataFrame이 필요합니다)data = pd.DataFrame({ '등록일시': ['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01'], '참가업체수': [10, 15, 20]})data['등록일시'] = pd.to_datetime(data['등록일시'])# '등록일시'를 기준으로 데이터 정렬data_sorted = data.sort_values('등록일시')# 시간에 따른 '참가업체수' 선 그래프 그리기plt.figure(figsize=(12, 6)) # 그래프 크기 설정sns.lineplot(data=data_sorted, x='등록일시', y='참가업체수') # 선 그래프 생성plt.title('시간에 따른 참가업체수 분석') # 그래프 제목 설정plt.xlabel('날짜') # x축 라벨 설정plt.ylabel('참가업체수') # y축 라벨 설정plt.xticks(rotation=45) # x축 눈금 라벨 회전plt.tight_layout() # 그래프 레이아웃 조정# 그래프 표시plt.show()이런 에러가 계속 나서요.. 혹시 어떻게 진행하면...될까요 ㅜㅜ

데이터 프레임 칼럼을 뽑았더니 이렇게 나와요 !! 칼럼에 대한 한글 정보도 알고 싶은데 ㅜㅜ 깃에서 보이는 칼럼명이랑 좀 많이 달라서요!!! 초보다보니 변경된 부분이 좀 있어서 헷갈리는게 많은 것 같아요 ㅜㅜ