from google.colab import files upload = files.upload() 위 명령어 실행없이 바로 데이터 불러올수없나요? 퇴근후딴짓님처럼 바로 df=pd.read_csv("members.csv") 로 불러오고싶은데 에러가 나네요 No such file or directory:members.csv
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
# --- [핫픽스] dask ↔ sktime 호환 패치 --- import types try: import dask.dataframe as dd # 최신 라이브러리 구조 변화에 대응하여 호환성을 맞춰주는 코드 # 상세한 내용을 이해할 필요는 없으며, 안정적인 실행을 위한 장치로 이해하세요. if not hasattr(dd, "core"): dd.core = types.SimpleNamespace() if not hasattr(dd.core, "DataFrame"): try: from dask.dataframe import frame as _frame dd.core.DataFrame = _frame.DataFrame except ImportError: class _DummyDF: pass dd.core.DataFrame = _DummyDF except ImportError: pass # dask가 설치되지 않은 환경에서는 무시합니다. 들여쓰기가 제대로 되어있지 않아 노션의 코드를 복사하여 붙여넣을 시 에러납니다.
질문1. 계정을 만들고 몇 가지 기능을 만들어 달라고 하니 크레디트가 종료되었습니다. 그래서 다계정을 만들어라라고 1주차에서 하셔서요. 그런데 제가 계정을 만들고 동일 프로젝트를 다시 이어서 하고 싶은데 초대를 해서 완성하려고 하는데 방법이 없더라구요. 어떻게 해야 하나요?
1) 해당 부분에서 비교연산자가 이상/이하가 아니고 초과/미만을 사용하고 있는데 분위수값에 해당하는 값이 있으면 그 결과가 다를꺼 같아서요. 25% 데이터 구하세요 하는 문제는 정의자체가 분위수값 미만의 값 이런식으로 정해진건가요? 2) 하위 25% 데이터를 구하는 함수가 있다면, 상위 25%는 ~ 를 이용해서도 함수를 쓸 수 있을까요? 3) 가장 큰 값이 두개 이상인경우 더 앞선것을 불러오던데, 해결방법이 있을까요? (가장 큰 값이 동일한경우 모든 인덱스를 불러오게끔)
윈도우 함수 연습문제 6번 질문입니다. 카일스쿨님 쿼리와 다른 건 다 동일하게 작성했었는데, OVER() 안에 order by를 모르고 깜빡했었습니다. 그런데도 결과가 정답( moving_avg2 )과 같게 정상 출력이 되었습니다. (QUALIFY로 검증해봤는데 moving_avg 와 전부 같다고 나오더라구요) 원래 ORDER BY를 안 써줘도 프레임 설정이 자동으로 가능한 걸까요? ORDER BY에도 기본값 같은 게 있는지 궁금합니다. -- 윗부분은 생략 SELECT date, number_of_orders, AVG(num2) OVER(ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg, AVG(num2) OVER(ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg2 FROM filled_data -- QUALIFY moving_avg != moving_avg2 ORDER BY date
안녕하세요. 10강에서 TaskMaster에서 복잡도를 사용하기 위해서 Perplexity API 를 입력해서 쓰셨는데, Cluade Code를 사용하면 자체 Provider를 사용하는 거 같은데 다른 이유가 있으신가요? https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master/blob/main/docs/examples/claude-code-usage.md
실행 결과는 동일하게 나왔는데, COUNT를 다르게 쓴 것이 괜찮은지 궁금해서 질문 남깁니다! 상황 같은 날짜에 여러 번 쿼리 실행한 사용자들이 있어서 COUNT(*) 을 해야겠다고 판단했습니다. (어차피 Distinct가 없으면 같은 날짜라도 각각 카운트한다는 것을 깜빡했었습니다ㅠ) 카일스쿨님은 COUNT(query_date) 를 쓰셨고, 결과만 보면 제 쿼리와 동일하긴 합니다. 궁금한 점 제 쿼리처럼 COUNT(*)을 쓰는 경우에 문제가 될까요? 혹시 실무적으로 COUNT(*)은 잘 쓰지 않는지 궁금합니다! (Ex. 어떤 컬럼의 개수를 세는 것인지 가독성이 좋지 않다든가..) 제 쿼리는 아래와 같습니다. SELECT *, COUNT(*) OVER(PARTITION BY user) AS total_query_cnt FROM advanced.query_logs ORDER BY query_date, user
array, struct 연습문제 4번에 대한 질문입니다. 위 사진처럼 카일스쿨님과 동일한 쿼리를 작성했는데, 출력 결과가 다르게 나와서 문의드립니다. 질문1: 사진에 보시듯이 user_id 컬럼에 NULL이 들어간 행들이 있는데, 제가 뭔가 잘못한 걸까요? 만약 NULL이 나오는 게 정상이라면 그 이유도 궁금합니다! 질문2: 만약 NULL이 나오는 게 정상이라면, 실무에서도 이렇게 id 컬럼에 null이 허용되는지 궁금합니다. 보통 이런 id 값은 primary key로 쓰는 줄 알았어서요..! 질문3: 연습문제 뒤에 추가로 COUNT 출력해보는 것도 결과(cnt)가 다른데, 이것도 정상인지 확인부탁드립니다. 혹시 카일스쿨님이 강의 찍으실 때 쓰신 데이터셋과 변동사항이 있나요?
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
ydata_profiling 버전 확인 시 'v4.17.0' 입니다. 이슈 해결을 위해 노력해보았으나 너무 어려워 확인 부탁드립니다. 버전 충돌 문제인 지 어렵네요.. 처음에 Overview 화면은 잘 나오나 뒤에 Correlations 등 클릭하면 다시 미니 주피터랩 화면으로 나타납니다. html로 저장하여 확인 시에는 전부 다 잘 확인되는데 notebook 화면에서 확인이 안됩니다. notebook화면에서 확인할 수 있는 방법 알려주시면 감사하겠습니다. conda 명령어로도 실행해보았으나 동일한 이슈가 발생합니다. conda install -c conda-forge ydata-profiling import numpy as np import pandas as pd from ydata_profiling import ProfileReport df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 5), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) profile = ProfileReport(df, title="YData Profiling Report") profile