y_train = train.pop("income") 선생님 따라서 이렇게 했는데 저는 밑처럼 오류가 나오더라구요ㅠ 원인이 무엇일까요 --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3804 try: -> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key) 3806 except KeyError as err: index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() KeyError: 'income' The above exception was the direct cause of the following exception: KeyError Traceback (most recent call last) 4 frames /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3810 ): 3811 raise InvalidIndexError(key) -> 3812 raise KeyError(key) from err 3813 except TypeError: 3814 # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise KeyError: 'income'

5:34초에 나온것과 같이 Execute step을 눌렀을때 해당 오류가 발생합니다. 진행이 안되는데 어떻게 하죠?  

수업도중에 책을 넘기는 소리가 나는데 혹시 보고 계신 책은 어떤책인지 알수있을까요???

 안녕하세요강의 듣고 있는데 왕초보라 그런지.. 많이 생소하네요..ㅠ일단 한번 쭉~~~ 듣는 것이 나은 걸까요?판다스 강의 관련 질문드립니다1. 판다스에서 시리즈 만들 때 예를 들어 비빔밥, 김치찌개, 된장찌개 했으을 때, 저는맨 위에 열부분에 0이 안나오는데 상관 없나요?2. 데이터프레임 만들 때 딕셔너리값 넣을 때 들여쓰기랑 마지막줄에 })할때는 들여쓰기없이 바로 적던데 이런것들,,, 즉 들여쓰기하고 안하고 이런것도 맞춰야하는 건가요?3. 판다스에서 시리즈 데이터프레임만들고마지막 줄에 menu, price, df 도출할때print(menu), print(price)~ 처럼 print 안적어도되나요?시험장에서도 그냥 df만 적어도 실행되나요?4. df ['메뉴']랑 df[['메뉴']]가 보기에는 같은데 뭐가 다른가요?5. 항목종류, 항목별 개수 ~.value_counts할때는 print를 꼭 써야하나요?6. 인덱싱 행(가로)을 하면,, 열의 형식(세로)로 나오는건가요?7. 컬럼 추가할 때는 df['할인가'] = df['가격'] * (1-discount) 이렇게 했던 것 같은데...행 추가할때는 df.loc~~ 를 사용하는건가요? 행 추가할때 딕셔너리, loc말고 그냥 리스트 추가할때 loc안쓰고 df['~~~']= ['라떼,'아메리카노','쥬스'] 해도되나요?8. # 이벤트가 전체 1000으로 변경df.loc[1:2, '이벤트가'] = 1000df.head()여기서 1:2가 인덱스1, 인덱스2가 선택되던데,, 1:3 이렇게 적는건 아닌가요?맨 마지막은 포함안되는 것 같아서요 두서없이 질문드려 죄송합니다..좋은 강의 감사합니다

 1. 작업형1모의문제 3에서print(df['f3'].sum()) 이렇게 했더니133말고 뒤에 나오는 문장은 무슨 뜻인가요?133/tmp/ipython-input-831591789.py:13: FutureWarning: Downcasting behavior in replace is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call result.infer_objects(copy=False). To opt-in to the future behavior, set pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3) 2. df.head() 와 diplay(df.head())는 다른건가요? 3. 작업형 1 모의3 9번 문제에서df = df.groupby('month').count()df.sort_values('subscribed').index[0]하니까 저는np.int32(11) 이렇게 나오는데11앞에 이건 왜 나오는거죠? 4. 빅분기 시험 환경에서시프트 엔터 누르니까 밑에 한줄이 생성되던데.. 실행버튼을 마우스로 누르는 방법 뿐인가요? 5. 작업형1모의고사 3번 문제에서(복사가 안되네요ㅠ)실행결과값에서>smoothness error밑에 행이랑 컬럼이 쭉~~ 더 나오는데 저는 왜 이런것들이 나오는거죠?ㅠ 감사합니다

안녕하세요!~! 이건 주문 뿐 아니라 다양한 개념에서도 할 수 있는 질문인 것 같은데요~! OrderController 에서 요청을 처리하기 위해 어쩔 수 없이 cartService 를 알고 의존하고 있는데 (개념격벽에서는 차단), 개념간 격벽의 관점에서 OrderController는 order 에 관한 개념이 아닌 것인지 궁금합니다.Controller 단계에서 여러 Service를 조합하는 코드 스타일로 작성하셨다고 했는데, 만약 Controller 에서는 깔끔한 하나의 OrderFacade(?) 의 메서드만 호출하고 Facade 안에서 여러 서비스를 조합해 기능을 수행한다고 했을 때, 이 OrderFacade 는 Order 개념으로 치지 않는 것인지도 궁금해용.NewOrder 는 Cart 에서 cart.toNewOrder() 로 바로 만들고 있잖아요?결론적으로 Cart 가 Order 를 의존하는 방향이 되어 버리는데 혹시 Cart 가 Order 를 의존하는 것을 의도하신 것인지 궁금합니다.개념 정리 강의에서 그려주신 그림을 보면Product <-- OrderProduct <-- Cart이렇게 Product 에 Order 와 Cart 가 의존하고 있는 모습인데, 위에 제가 말씀드린 로직에서는Order <-- Cart의존 화살표도 추가해야 맞을 것 같은데 혹시 제가 잘못 이해한 것인지 궁금합니다..!추가로, Product <-- OrderProduct <-- Cart이 의존 방향을 그대로 지키려면,,cart.toProductWithQuantitys() 로 카트를 프로덕트로 변환 후에NewOrder.fromProductWithQuantitys() 로 프로덕트를 오더로 생성하는 것이 의존 방향이 깔끔하게 맞지 않나 생각이 들어용, 혹시 이건 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.제 생각에는,, 이렇게 복잡해질 바에야 Order 에서 Product 와 함께 Cart도 같이 알고 있는 것이 좀 더 간단해지지 않을까 하네용.. (지금 코드 처럼)  현업에서 기존 짜파게티 코드 위에서 개발하다 보니,, 의존 방향에 크게 신경쓰지 않고 직관으로만 개발해왔는데요,, (from~~() , to~~() 남발..ㅎㅎ)제미니님 강의를 들으면서 안일하게 생각하고 있던 부분을 다시 한 번 생각해보게 된 것 같습니다.항상 감사해요~~

INPUT 관련 메서드 사용 부분에서 Player.gd 스크립트에서 Player 이동는 매번 상태체크 해야하기때문에 그대로 변경없이, 하신건지? 부스터 , 유도탄 발사는 가끔씩 이벤트 발생해서 _Input () 를 _unhandle_Input () 으로 변경했는지 궁금하네요..실제 사용예시를 알려주실려고 변경하셨는지 궁금하네요..  

안녕하세요. 따로 강의교안 다운로드 버튼이 안보여서강의 교안 요청드립니다smathj@naver.com 입니다 감사합니다  

체험 사이트에서 문제풀이를 하고 답변제출로 넘어갈때 답안을 재확인 하려고 문제풀이로 다시가면 코드가 지워져있는데 실제 시험환경도 이런가요?

상품 목록 조회하는 부분이 지금은 응답과 테이블까지 필드가 모두 같은 형태라 간단한 것 같은데, 함께 보여줘야 할 데이터가 더 많은 경우에는 어떻게 처리하시나요?예를 들어 상품 카드위에 세일 정보가 있을 수도 있고, 해당 상품이 현재까지 팔린 갯수를 카드 위에 표시해야 할 수도 있을 것 같습니다.아래는 제가 생각해본 방안입니다.서비스 컬렉션 조회 함수에서 함께 조립단점: 단일 객체가 아닌 컬렉션이기에 데이터 매핑과 조립을 위한 로직이 굉장히 길어질 수 있다. (비즈니스 로직이 아닌 느낌), 또한 개념객체를 반환하는 것이 아닌 조립된 객체를 반환하기에 화면에 표시되어야 할 부가 데이터가 변할때마다 매번 다른 객체를 만들고 반환해주어야 한다.컨트롤러에서 각각 조회 후 조립단점: 컨트롤러에서 조회 후 조립을 한다면 ~ Service 등 부가 데이터를 조회하기 위한 함수가 있을 것이고, 이 함수 또한 반환하는 객체가 있을 것인데 그럼 이때 부가 데이터를 담고 반환하는 객체 또한 개념 객체로 생각해야 할까? (화면 구성에 따라 달라지는 데이터인데 내부 개념으로 정의해도 맞는 것일까?), 개념 객체가 아니라면, Service 레이어에 위치해도 되는 것일까?적다보니 굉장히 길어진 느낌이네요... 강사님은 어떤 생각이신지 궁금합니다!긴 글 읽어주셔셔 감사드립니다!

지금은 멀티 모듈로 프로젝트를 설정해서 common이라는 공통 모듈로 분리해도 문제가 없을 것 같은데, 정말 개발 환경이 달라지면 어떻게 진행이 되나요?예를 들어, board는 java, comment는 python으로 개발이 된다고 하면, board와 comment에 사용될 common을 팀끼리 약속을 해두고 각각 서버에 구현을 해서 사용하게 되나요?

예측된 이탈확률이 0.xxx 형태로 출력되던데왜 여기서 predict_proba가 아닌 predict를 이용하는지 잘 모르겠습니다.

안녕하세요현재 Kafka에서는 Zookeeper를 최신 버젼에 더 이상 지원하지않아서 혹시 KRaft내용의 강의는 추가될 예정이 없을까요? 강사님께서 해주시는 KRaft 강의가 듣고싶네요 ㅜ

수치형 변수 스케일링은 굳이 안해도 된다고 하셨고, 범주형 변수 처리 시, target = train.pop(' '), pd.get_dummies(train), pd.get_dummiest(test) 처리하고 분리한 데이터 다시 합침을 진행하지 않아도 되나요? 작업형 2 한가지 방법으로 풀기 영상을 봤을 땐 그랬어서 문의드립니다.

zustand에서 값을 가져올때 useStore((state) => state...) 이거랑 useStore.getState()... 이거랑 어떤 차이인가요?전자가 컴포넌트안에서 렌더링할때 가져오는 방식이고 후자는 단순히 현재시점의 스냅샷을 가져오는 건가요?

import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/bigdata_analyst_cert_v2/refs/heads/main/part1/ch3/delivery_time.csv") df.head() df['주문시간'] = pd.to_datetime(df['주문시간']) df['실제도착시간'] = pd.to_datetime(df['실제도착시간']) df.info() df.head() df['시간'] = df['주문시간'].dt.hour cond1 = df['시간'] >= 10 cond2 = df['시간'] < 13 df = df[cond1&cond2] df.head() # 속도(km/h) = 거리(km) / 시간(h) df['배달시간'] = df['실제도착시간'] - df['주문시간'] df['배달시간'] = df['배달시간'].dt.total_seconds() / 60 / 60 df['속도'] = df['거리'] / df['배달시간'] df.head() df['속도'] > 50 print(sum(df['속도'] > 50))여기서 베달시간을 구할 때 배달시간의 데이터 타입이 타임델타과 되어서 dt를 적용하지 못하는 경우가 발생하기도 하는데 그 이유가 무엇인가요?

안녕하세요. 강의 잘 보고 있고 좋은 내용으로 강의해 주셔서 너무 감사드립니다.31강의 코드에서 characters에는 마침표, 쉼표, 물음표, 느낌표 같은 문자들이 포함되어 있지 않기 때문에 SENTENCE_ENDINGS을 참조하여 다음의 스코어로 진입을 하지 않을 것으로 생각합니다. if ends_with_sentence(segment_text): score = 2.0 - time_diff내용 검토 부탁 드립니다.

마지막 강의가 안되서 99%..수료가 안되요. 어떻게 이런일이?

영호님 안녕하세요! 이번에는 설계원칙편의 6-1장 강의를 듣던 중, 궁금한 부분이 생겨 질문 드립니다~!! 디미터 법칙을 만족시키기 위해 Game 클래스의 showRoom() 메서드 내부의 구현을 리팩토링 하는 과정에서 player.currentRoom()메서드를 통해 Room 객체에 접근하여 name과 description 정보를 반환받도록 하는 부분이 있었습니다. Q. 혹시 showRoom() 메서드 내부에서 player로부터 Room 객체를 반환 받아 Game객체가 사용하는 것이 아닌, Room에 대한 정보를 Room객체로부터 바로 반환 받도록 하는 것은 어떠신지 궁금합니다!  예를 들어서 Room에 대한 정보를 Room이 책임지도록 하였을 때public class Player { private WorldMap worldMap; private Position position; ... public String currentRoom() { return worldMap.roomAt(position).getRoomInfo(); // 디미터 법칙 준수 } } public class Room { private Position position; private String name; private String description; ... public String getRoomInfo() { return String.format("현재 위치는 %s 입니다. %s\n", name, description); } } Room에 층수 정보와 같이 무언가 추가되는 상황이 발생하더라도 Game에서는 코드를 수정할 필요가 없이 Room 객체 내부에서만 변경하면 될 것 같아보였습니다! 🤔

강의 3분 32초에서 alternative는 제대로 적었다는 가정 하에 after와 before의 순서를 잘못 적으면 pvalue는 같고 검정통계량의 값만 부호가 달라진다고 말씀하셨는데, 이 부분이 이상하여 질문드립니다.stats.ttest_rel(df['after'], df['before'], alternative='greater')위 상황에서 after와 before를 반대로 적으면 stats.ttest_rel(df['before'], df['after'], alternative='greater')이렇게 된다는 것일 텐데,원래 코드(위)의 대립가설은 after가 before보다 크다는 것이고, 반대로 적은 코드(아래)의 대립가설은 before가 after보다 크다는 것이니, 두 경우가 서로 정반대를 가리켜 둘의 pvalue가 정반대의 값을 나타내야 하지 않나요?둘의 pvalue가 같다는 건 두 경우의 대립가설이 모두 참이라는 것일 텐데 그럴 수가 없어보여서 궁금해서 질문 드립니다.감사합니다.