판다스 다들으면 작업형 들으면 되나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
판다스 강의 다듣고 작업형 들으려는데 작업형1모의문제1 부터 들으면 될까요? 강의안에서 지난시간에 작업형 첫번째 예시문제랑 기출문제를 풀어봤다고 말씀하시는데 풀어본 기억이 없어서요… 혹시 이전에 들어야하는 강의가 있을까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
판다스 강의 다듣고 작업형 들으려는데 작업형1모의문제1 부터 들으면 될까요? 강의안에서 지난시간에 작업형 첫번째 예시문제랑 기출문제를 풀어봤다고 말씀하시는데 풀어본 기억이 없어서요… 혹시 이전에 들어야하는 강의가 있을까요?
미해결
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/ 사용할 때와 : 사용할 때 어떻게 구분하나요?
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pd.DataFrame 을 하기도 전인데 이렇게 표 형태로 나오는 건 왜일까요?
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어떨 때는 그냥 df로 데이터를 확인하고 어떨 때는 df.head()로 확인을 하는데 무슨 차이인가요?
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제가 인강은 처음이라 어디서 자료를 불러와야 하는지 모르겠습니다..
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
원래 주석처리 된거 드래그 후 ctrl + / 를 해도 주석변경이 안되고 계속 / 기호가 나와요. 항상 그러는게 아니라 어떨때는 되고 어떨때는 안되는데 혹시 이유가 있을까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. [18]에서 level을 5에서 6으로 변경한 것 아닌가요? 결과가 5가 나오는 이유를 모르겠습니다.
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학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. [17]에서 1) dict변수와 di가 같은 변수인가요? 갑자기 변한 설명이 없어서요. 2) di['name']을 실행하면 왜sam이 나오는지. sam은 무슨 의미인지 모르겠습니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df.loc[:"가격"] df.loc[2, '메뉴':'가격'] 큰따옴표, 작은 따옴표 사용 기준이 헷갈립니다
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
axis = 0 은 행, axis = 1 은 열로 알고 있습니다. 그런데 하기 문제에선 계산이 반대로 되고 있어서 헷갈리는데 확실하게 개념 설명해주실 수 있으실까요? 제가 잘못 알고 있는 것인지요 1) axis = 0 일때 열방향 계산(원래 행방향 계산이 아닌가요?) axis = 1 행방향 계산(원래 열방향 계산 아닌지요)
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시험환경에서 실행 단축키는 따로 없나요?
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올바르게 그룹핑 코딩 하였는데, 이렇게 sum이 됩니다. 어떤 문제인가요?
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display와 print 차이가 무엇인가요
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학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 필사 연습을 하려고 하는데, 캐글에 뉴노트북이 보이질 않네요.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 숫자를 적고 플레이 누르니 경고문구가 뜹니다. 단무지카페@지메일.com 님이 작성했으니 이곳으로 문의하라는데요. 무시하고 계속하기를 클릭하면 되나요?
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자주활용되는 판다스 예제 듣고 시계열듣는건가요? 아니면 작업형 듣는건가요
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구버전 영상도 학습해야 하나요?
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섹션 뒤로 갈 수록 좀 많이 심화인거 같은데... 28~35정도가 심화라고 생각하면 될까요? 저번에 1유형에서 0점이어서 지금부터 하고 있는데 자신감이 너무 떨어져요..ㅋㅋ ㅠㅠㅠ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
2025 시나공 빅데이터 분석기사 실기 교재를 가지고 공부하고 있습니다. p.245 / 04.데이터 전처리 / 레이블 인코딩 관련 문의입니다. 결측치를 가지는 object 컬럼의 경우 레이블 인코딩을 하는 경우 "결측치"를 하나의 값으로 분류하는 거 같습니다. 이러한 경우 레이블 인코딩 후 결측치가 존재하지 않는 것으로 결과가 나옵니다. 문의) 결측치를 포함한 object 타입의 컬럼의 경우 결측치 변환 후 레이블 인코딩을 진행하는 게 맞는지? 결측치와 관계없이 레이블 인코딩을 진행하는 게 맞는지? 문의드립니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df = df.drop(cols,axis = 1) cols 변수가 예시에서는 [,]의 시리즈 형태인 것 같은데 그럼 만약 age 열을 삭제하기 위해서 시리즈 형태로 만들어서 df.drop(['age']) 로 하면 왜 안되는건가요?