만약 결측치가 있는 데이터가 문제로 나오게 된다면범주형 데이터는 최빈값으로 채우고수치형 데이터는 중앙값으로 채우려는데 괜찮을까요?(중앙값이 이상치에 덜 민감하다고해서 평균말고 중앙값으로 대체하려고 합니다.) 아니면 제거하는게 좋을까요? 그리고 경우에 따라 다르겠지만 보통 대체하는 쪽이 성능이 더 좋은가요?    

저만의 문제인지는 모르겠으나 !pip install langchain_community 설치가 계속 필요하네요~~  

작업형 2번을 풀 때, test 데이터의 행은 절대 삭제하면 안되고, 삭제할 경우 0점 처리를 맞는다고 알고 있습니다. 제가 말의 뜻을 정확하게 이해를 못해서 그런데, 혹시 제가 이해한 것이 맞는지 한 번만 확인해주시면 감사하겠습니다. [제가 이해한 뜻]1번 상황)예를들어 처음에 train, test 데이터가 주어졌습니다. train.shape, test.shape으로 찍었을 때, (10000,10), (2000,9)가 나왔습니다. 전처리를 통해서, train과 test의 불필요한 컬럼, 결측치가 너무 많은 컬럼을 삭제하였습니다. 그 이후 train.shape, test.shape을 찍었을 때, (10000,8), (2000,7) 이 나왔습니다. 2번 상황)전처리 하기 전 train.shape이 (2000,9) 가 전처리 후 train.shape이 (1800,7) 이 나왔습니다. 제가 이해하기로, 1번 상황처럼 train과 test의 동일한 컬럼을 삭제하는 것은 상관 없는데, 2번 상황처럼, test의 행 데이터가 손실되는 것은 안되는 걸로 이해했습니다. 혹시 제가 이해한 것이 맞는지 봐주시면 정말 감사하겠습니다..! 

df2 = df.groupby('country').max() #시간에 따라 접종률이 점점 올라감df2 = df2.sort_values(by='ratio', ascending = False)여기서 df.groupby('country')['ratio'].max() 를 하지 않고 그냥 max()를 한 이유가 뭔가요? 접종률 상위 10개국, 하위 10개국을 찾는게 아닌가요?

수업 자료 보면" let과 const는 블록 스코프이기에window 객체 내부의 블록에서 선언된 것으로 되기에전역 객체의 프로퍼티로 활용될 수 없습니다. " 라는 표현이 나오는데window 객체 안에 있는 더 작은 블록 단위 안에서 선언된 것이므로그 블록 안에서만 유효하고 window 객체에서 호출하지는 못한다는 뜻인가요?

public class BabyDog extends Dog{ @Override public void sound() { System.out.println("낑낑"); } } BabyDog라는 클래스를 만들고 Dog를 상속받았을경우메인클래스에서 soundAnimal(dog)를했을때 제가생각하는 이미지는sound() Animalsound() Dogsound() BabyDog이렇게돼서 결국 맨아래 BabyDog sound가불려서낑낑이나올거같은데 멍멍이나오더라구요어떤점을 잘못이해한건지 알려주실수있을까요?

프로젝트에서 Quasar를 이용하여 프론트를 개발할 때textarea, password 와 같은 입력 필드들을 base component로 만들어서 개발자에게 제공하는 것이 일반적인 방식인가요? 아니면 개발자가 하나하나 type이라던지 placeholder를 지정하면서 개발하는 것이 일반적인 방식인가요?

 선생님 대부분 3유형에서는from scipy import stats 불러오구 stats.levene~ , stats.wilcoxn 이렇게 등등 다 불러오던데f_oneway만 import scipy.stats as stats 이렇게 불러오는거로 가르쳐 주시던데 from scipy import statsstats.f_oneway(그룹A,B,C) 이렇게 해도 분석이 되는거 같은데 이렇게 불러두 되나요? 어떤건 from scipy.stats as stats이고어떤건 from scipy import stats 여서 좀 헷갈리더라구요 ㅠㅠ 또 카이제곱은 from scipy.stats import Chisquare 이런형태구...from scipy import Chisquarestats.Chisquare(df['a'],df['b']) 이렇게 해두 되나요? 

안녕하세요! 비밀번호 문제를 다음과 같이 풀었는데 확인 한번 부탁드려도될까요~?class Solution { public int solution(int[] keypad, String password) { int answer = 0; char[] pw = password.toCharArray(); int[] index = new int[pw.length]; for (int i = 0; i < 9; i++) { for (int j = 0; j < pw.length; j++) { if (pw[j] - '0' == keypad[i]) { index[j] = i; } } } for (int i = 0; i < index.length - 1; i++) { int curr = index[i]; if (curr == index[i + 1]) { continue; } if (curr % 3 == 0) { // left if (index[i + 1] - curr == -3 || index[i + 1] - curr == -2 || index[i + 1] - curr == 1 || index[i + 1] - curr == 3 || index[i + 1] - curr == 4) { answer++; } else { answer += 2; } } else if (curr % 3 == 1) { // center if (index[i + 1] - curr >= -4 && index[i + 1] - curr <= 4) { answer++; } else { answer += 2; } } else if (curr % 3 == 2) { // right if (index[i + 1] - curr == -4 || index[i + 1] - curr == -3 || index[i + 1] - curr == -1 || index[i + 1] - curr == 2 || index[i + 1] - curr == 3) { answer++; } else { answer += 2; } } } return answer; } public static void main(String[] args) { Solution T = new Solution(); System.out.println(T.solution(new int[]{2, 5, 3, 7, 1, 6, 4, 9, 8}, "7596218")); System.out.println(T.solution(new int[]{1, 5, 7, 3, 2, 8, 9, 4, 6}, "63855526592")); System.out.println(T.solution(new int[]{2, 9, 3, 7, 8, 6, 4, 5, 1}, "323254677")); System.out.println(T.solution(new int[]{1, 6, 7, 3, 8, 9, 4, 5, 2}, "3337772122")); } }0 1 23 4 56 7 8패스워드의 각 문자에 대해 인덱스 번호를 구한 뒤 왼쪽, 가운데, 오른쪽임에 따라 다음 값과의 차이를 비교하여 +1인지 +2인지 구분하는 형태로 코드를 작성해봤습니다. 강사님이 풀이해주신 방식과는 다소 차이가 있어보여서 어떤 방식이 괜찮은지 혹은 위 방식에 문제점이 있는지 궁금하여 질문 올려봅니다

안녕하세요 최태현님 좋은강의 만들어주셔서 감사합니다.제가 jpa 에서querydsl 로 변환하려고 하는데요( 둘다 이번프로젝트에 처음 써봅니다.)기존 jpa repositoryinterface BusinessCardRepository : JpaRepository<BusinessCard, Long>해당repository 가 있다고 가정했을때@Componentclass BusinessCardRepository( private val queryFactory: JPAQueryFactory)querydsl 전환을위해 해당 component 로된 repository 를 만들었습니다.그래서 기존 select 로된것들은 모두querydsl 로 수정했는데기존 save 했던건 어떻게 수정해야할지 난감합니다.39강강의 Querydql 사용하기에보면bookRepository: BookRepository,bookQueryRepository : BookQueryRepository두개다 사용하셨더라구요?그래서 저도 별도로 두개를 사용하려다가 두개로 사용하는게 맞는지 여쭈어봅니다.제가만든 BusinessCard Entity가cascade = [CascadeType.ALL] 옵션이 지정되어있어BusinessCard 가 insert 될때 BusinessCardDetail 도 같이 insert 되는구조라서기존의 card 인터페이스를 써서 save 함수를 써야되는지 궁금합니다.그리고 혹시 추가한 querydsl 에서 insert 구문을 써야된다면혹시 querydsql 에서 insert 구문은 어떻게 쓰는것인지 여쭈어봐도될까요?검색해봤는데 querysql 에서의 insert 구문은 제대로 나와있는게 없더라구요 

for i in (1,2): 2페이지까지 도는 문법이 이렇게만 작성해도 되던데 range를 꼭 적어줘야하나요 ?

# 시험환경 세팅 (코드 변경 X)import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef exam_data_load(df, target, id_name="", null_name=""): if id_name == "": df = df.reset_index().rename(columns={"index": "id"}) id_name = 'id' else: id_name = id_name if null_name != "": df[df == null_name] = np.nan X_train, X_test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=2021) y_train = X_train[[id_name, target]] X_train = X_train.drop(columns=[target]) y_test = X_test[[id_name, target]] X_test = X_test.drop(columns=[target]) return X_train, X_test, y_train, y_test df = pd.read_csv("../input/titanic/train.csv")X_train, X_test, y_train, y_test = exam_data_load(df, target='Survived', id_name='PassengerId')X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape#Survived예측print(X_test.shape)target=y_train['Survived']test_id=X_test['PassengerId'].copy()test=X_testtrain=X_trainprint(train.shape, test.shape)train=train.drop('PassengerId', axis=1)test=test.drop('PassengerId', axis=1)train=train.drop('Name', axis=1)test=test.drop('Name', axis=1)print(train.shape, test.shape)#합치기df=pd.concat([train, test]) df['Age']=df['Age'].fillna(df['Age'].mean())df['Cabin']=df['Cabin'].fillna(df['Cabin'].mode()[0])df['Embarked']=df['Embarked'].fillna(df['Embarked'].mode()[0])#인코딩from sklearn.preprocessing import LabelEncodercols=df.select_dtypes(include='O').columnsfor col in cols: le=LabelEncoder() df[col]=le.fit_transform(df[col])#쪼개기(712, 179)train=df[:712]test=df[712:]print(train.shape, test.shape)print(target.shape)from sklearn.model_selection import train_test_splitx_tr, x_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, target, test_size=.2, random_state=2022)from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf=RandomForestClassifier(random_state=2022)rf.fit(x_tr, y_tr)pred=rf.predict(test)print(pred)print(pred.shape)print(len(test_id))submit=pd.DataFrame({ 'PassengerId': test_id, 'Survived': pred})submit.to_csv('수험번호.csv', index=False)print(submit.shape)  캐글 타이타닉 보고 이렇게 작성해보았는데, 혹시 0점 될만한 요인이 있을까요??ㅠㅠ test데이터 행 수 하고 pred수 하고 동일한거 확인했습니다!  그리고 제출할때는 split로 안쪼개고 바로 fit(train, target)해서 predict(test)해도 되는 부분일까요?

기출 한 가지 방법 풀기에는 수치형, 범주형 분리 & 로버스트 스케일 작업이 없고 바로 get_dummies가 나오는데, 실전에서 바로 get_dummies를 사용해도 상관없는지 궁금합니다

선생님 강의 들으면서 따라하고 있습니다강의랑 똑같이 타이핑하면서 공부하고 있는데 왜 타임라인에서 이벤트 호출이 안되는지 이유를 모르겠어서 질문 남깁니다! 확인 부탁드립니다...!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요! 기출(작업형2) 한가지 방법으로 풀기 13분쯤에print("\n ===== 카테고리 비교 =====") print(train.describe(include='O')) print(test.describe(include='O'))이 코드가 있는데 이 코드는 회귀인 경우에만 사용하는 건가요? EDA라서 생략을 해도 되는 것 같긴 한데, 어떤 때 사용하는지 그리고 목적이 무엇인지 궁금합니다!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요target 값은 절대로 절대로 인코딩해서는 안되나요? ? 그냥 아묻따 전처리 때 분리하는 것이 가장 좋겠죠??

 안녕하세요 강의를 열심히 듣다가 궁금증이 생겨 문의드립니다. filed에 선언된게String contextPath, int port 이렇게 두가지인데 factory에 set 할때는 contextPath에는 this.contextPath그 밑 port에서는 this를 사용하지 않았습니다.this를 생략하여도 같은 필드변수를 가져오는것일까요 ?(제 생각에는 같은 필드변수를 가져온다고 생각합니다. )두개가 어떤 차이를 가지는지 알고 싶습니다.( 제 생각엔 port 에도 this. 가 생략되어있다고 생각됩니다.) 질문을 읽어주셔서 감사합니다.

실제로 코드를 치면 이렇게 형광펜처럼 경고 표시가 나오는데 강의 화면에서는 밑줄로만 표시되어서요! 혹시 설정을 따로 진행하신걸까요?=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요.

안녕하세요 선생님! 2번문제에서 1~6학년까지의 학생수 합을 구하고 그걸 교사수로 나누는 부분에서 이렇게 강의와 똑같이 코딩을 하였는데 sum() 아래의 식이 출력되면서 실행할 때마다 전체학생수가 계속 늘어나더라구요,, 이건 왜 그런걸까요? sum식을 한번 써주고 주석처리해야하는걸까요?

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