안녕하세요. 작년 11회 시험에서 5점차이로 아쉽게 떨어지고 다가오는 6월 20일 실기시험을 다시 준비하고 있습니다. 현재 수강기간이 일주일도 남지 않은 상황인데 혹시 수강기간 연장 또는 부분결제 가능여부에 대해서 정중히 문의 드립니다. 제 메일 주소는 hyoki97@naver.com 입니다. 항상 건강하시고 좋은 하루보내세요 감사합니다.
'f5' 칼럼이 0이 아닌 데이터(행)를 구하시오 -> 0이 아닌 칼럼을 제거하라는 말은 아니었다고 판단했는데요, (그래서 아래 코드로 0이 아닌 칼럼의 수를 구했습니다.) cond = df['f5'] !=0 sum(cond) 문제는 이해할 수 있으나, 향후 이렇게 문제 해석 상의 판단에 따라 정답이 달라지는 경우가 자주 발생할까요?
보기 3번 4번 구문이 실행은 되지만 궁금해서 질문 드립니다. rollup (col1, (col1, col2))를 풀어서 쓰면 (co1, col1, col2), (col1), () 이렇게 나오는데 보통은 rollup(col1, col2)로 쓰지않나요? cube도 비슷한것 같습니다. 그룹핑은 중복이 제거 되서 실행 되는 것 같은데 보통은 안쓰는 것 같아서 질문드립니다.
14번문제 보기 1번이 약간 애매해서 질문드립니다. cube는 모든 조합을 하고 rollup이 순서에따라 달라지는거 아닐까요? ex cube(a, b) = (a, b), a, b, () 이고 rollup(a, b) = (a, b), a, () 인데 cube는 순서를 바꿔도 같은내용인데 rollup은 순서를 바꾸면 달라지는거 아닌가요?
안녕하세요. 2유형 관련 질문 드립니다! train 데이터와 test 데이터가 다를때 레이블인코딩 진행시 train의 종류가 test의 종류를 모두 포함했다면 데이터를 합치지 않아도 되고, 원핫인코딩을 할거라면 concat을 통해 데이터를 반드시 합친 후에 다시 분리해야 된다로 이해 했는데 맞을까요? train의 종류가 test를 모두 포함하지 못한다면 레이블인코딩에서도 데이터를 합친 후 다시 분리해야 할까요? 2유형 EDA을 하면서 아래와 같은 코드로 train과 test 데이터를 무조건 확인하고 진행하는것이 좋은 방법인지 궁금합니다. print(train.describe(include='O')) print(test.describe(include='O')) a = set(train['object컬럼'].unique()) b = set(test['object컬럼'].unique()) print(a - b) print(b – a) 모르는게 많아 질문이 길어졌습니다. 답변 감사합니다!
안녕하세요~~강사님 어렵게 필기시험 합격하고 강의를 듣고 실기시험을 보려했으나 수술, 프로젝트 출장 등으로 실기시험을 접수만하고 시험장 한번 못가보았습니다 필기 2년이되어 이번이 마지막 기회라 마지막 실기 시험을 치고 싶은데 학습완료일이 5월 29일입니다 6월 시험까지 연장또는 한달만 추가 신청등 방법이 있는지 확인부탁드립니다 메일주소 pkhjjang99@gmail.com 항상 좋은 강의 고맙습니다
안녕하세요. 현재 강의를 수강 중인 수강생입니다. 다름이 아니라 제가 11월 시험을 준비 중인데, 현재 강의 수강기간이 10월에 종료되어 시험 전까지 복습 및 학습을 이어가기 어려운 상황입니다. 시험 준비를 위해 강의를 계속 활용하고 싶어 혹시 가능하다면 수강기간을 11월 시험 일정까지 조금만 연장해주실 수 있을지 정중히 부탁드립니다. 번거로우시겠지만 검토 부탁드리며, 긍정적으로 고려해주시면 감사하겠습니다. 계정: ydk9476@gmail.com
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 label 인코딩에서 train[cols] 확인하는 과정에서 자꾸 에러가 발생하는데 원인이 뭔지 알 수 있을까요? (12분 18초 입니다)
작업형2 모의문제 풀이에서 for col in cols: le = LabelEncoder() train[col]=le.fit_transform(train[col]) test[col]=le.transform(test[col]) 다음과 같이 코딩을 진행하셨는데, 이는 그 후 train을 split해서 학습 시 이미 fit_transfrom이 되어 데이터 누출이 되는 방법 아닌가요?