해당 문제를 아래와 같이 풀었습니다. # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") df=df.fillna(method='bfill') df=df.groupby(['city','f2']).sum().reset_index() df=df[['city','views']].sort_values(by='views',ascending=False) df= df.reset_index(drop=True) df=df.loc[2:2] df print("대구") 해당 마지막 코드인 df=df.loc[2:2]를 통해서 정답이 '대구'인걸 눈으로 확인했는데 해당 값만 추출하는 것을 몰라 마지막에 print를 활용해서 정답을 '대구'로 출력했는데 이와 같은 경우 괜찮은지 질문드립니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df = df.fillna(method='bfill') df = df.bfill() ffill도 마찬가지로 선생님, 왕초보의 질문인데요..! bfill과 fillna(method='bfill')이 완전히 똑같은 기능을 하나요? 그렇다면, fillna(method='bfill') 가 조금 더 코드가 긴데, fillna 를 까먹지 않도록 이걸로 알려주시는 걸까요?
안녕하세요, 저는 알려주신 코드와 동일하게 작성한 것 같은데, 결과 값이 'id'로 나오는데 뭐가 문제일까요 import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") df = df.isnull().sum() print(df.sort_values(ascending=False)) print(df.index[0]) 11:06초 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
Pypi(파이썬 레지스트리) 이용법에 대해서 알아보기 강의에서 보면 좌측에서 packages를 클릭하고 prettytable을 설치하는데 지금의 Replit UI에서는 packages를 찾아보기가 어렵습니다. 뒷 강의에서 계속 package를 설치하고 진행하게되면 그냥 넘어가면 안될것같아서 문의 드립니다.
파이썬으로 제작된 강의가 두개가 있는데 비슷하면서 차이가 있더라구요 - 백트래킹 / 완전탐색 - 동적계획법 (DP) - 위상정렬 - 플로이드-와샬 - 힙(Heap) - 고급 시뮬레이션 프로젝트 - 파스칼 응용 / 순열 / 조합 실습 대략 보기로는 최신강의에서 이 내용이 빠져있는것같은데 두 강의 모두 수강해야하나요?
안녕하세요 질 좋은 강의 올려주셔서 항상 감사합니다. 몇가지 질문을 하고싶은데 traget=train.pop('타겟') << 이거를 인코딩 하기 전에 하는것이 나을까요 아니면 검증데이터 분할하기 전에 하는것이 나을까요? 학습시간이 촉박해서 그런데 인코딩에서 레이블인코딩을 학습하지 않고 그냥 원핫인코딩 하나만 학습해서 시험을 쳐도 무리 없을까요? 그리고 머신러닝 학습에서도 lightgbm이나 XGBoost나 다른 모델을 쓰지않고 그냥 랜덤포레스트 하나만 학습해서 시험을 쳐도 합격하는데는 큰 무리가 없을지 궁금합니다! 감사합니다 추가적으로 작업형 2에서 이상치 조정, 스케일링, 하이퍼 파라미터 튜닝 이 세가지 작업도 굳이 하지 않아도 점수에 큰 영향이 없다면 패스하고 싶은데 괜찮을지 여쭤봅니다!!
먼저 강사님 강의 잘 듣고 있습니다! 다름이 아니라 제가 실무에서 코호트 단위로 리텐션 분석해놓은것을 토대로 LTV를 구하는 작업을 진행중입니다! 그 과정에서 최근 달의 경우에는 리텐션을 예측해서 LTV 구하는데 활용하는 것으로 알고있는데요! 혹시 이 과정에 있어서 어떤 모델을 사용하면 좋을지 여쭙고자 문의사항 남깁니다! 보통의 LTV의 경우에는 BG/NBD 혹은 GAMMA GAMMA 모델을 활용한다고 알고있는데 월 단위 구독 모델의 Retention을 구할때는 잘 안쓴다고 하는 것 같아서요! 강의에는 아쉽게도 관련 내용으로 진행한건 없는거 같아서 물어보는게 맞을까.. 싶긴한데 여쭤볼곳이 없어 한 번 QnA에 남겨봅니다!
[진도] 실용적인 도구 만들기 1: 개인 비용 관리 앱 (Supabase, 로그인 기능) [질문] 강의에서는 supabase 를 사용해서 카카오 로그인을 추가 했으나 현재 lovable 에서는 업데이트가 되어서 ai 로 명령시 supabase 를 추가로 연결 하지 않고 자동 Lovable Cloud 기능을 탑재합니다. 이경우 카카오 기능 추가를 명령하면 아래와 같이 지원이 안된다고 나옵니다. 그럼 supabase 추가로 연결 해야하나요? 카카오 로그인은 Lovable Cloud에서 기본 지원하지 않습니다. 현재 사용 가능한 소셜 로그인은 다음과 같습니다: 지원되는 소셜 로그인: Google ✅ (현재 활성화됨) GitHub Facebook Apple Discord Twitter Slack Spotify 카카오 로그인을 원하시면 커스텀 OAuth 구현이나 카카오 REST API를 직접 연동해야 하는데, 이는 복잡한 작업입니다. 추천 방안: 구글 로그인 사용 (대부분의 한국 사용자가 구글 계정 보유) 이메일/비밀번호 로그인 사용 카카오 로그인은 Lovable Cloud에서 기본 지원하지 않습니다. 현재 사용 가능한 소셜 로그인은 다음과 같습니다: 지원되는 소셜 로그인: Google ✅ (현재 활성화됨) GitHub Facebook Apple Discord Twitter Slack Spotify 카카오 로그인을 원하시면 커스텀 OAuth 구현이나 카카오 REST API를 직접 연동해야 하는데, 이는 복잡한 작업입니다. 추천 방안: 구글 로그인 사용 (대부분의 한국 사용자가 구글 계정 보유) 이메일/비밀번호 로그인 사용
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 제가 이전에 코랩을 설치한적이 있는데 설정을 잘못한건지 매 코드 행마다 앞에 숫자 1이 적혀져있는데 잘못된건가요? 아니면 새버전에서는 원래 1이 적히는건가요? 선생님처럼 숫자 1이 안뜨게하려면 어떻게해야할까요 감사합니다
n_train = train.select_dtypes(exclude='object') c_train = train.select_dtypes(include='object') 데이터 분리할때 .copy() 안써도되나? 뭐가 달라지는건가요? 또 마지막에 파일 제출할때 test.index가 무엇을 의미하는지 궁금합니다. 이코드로 0부터시작하는 인덱스를 자동으로 생성할 수 있는건가요
작업형 모의문제1 2번 문제에 f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요! 문제에서 print(sum(df['f3']=='gold') 가 당시 문제를 풀 때 생각이 나지 않아서 df1 = df[df['f3']=='gold'] print(len(df1)) 이렇게 작성해서 문제를 풀었습니다. 똑같은 정답인 56 이 나오는 거면 이상이 없는지 궁금합니다.
