formula 를 작성할때 C 를 감싸는 경우는 문자값이지만 수치형일 경우 감싸는 사항아닌가요? C 를 붙이는지 안붙이는지에 따라서 결과값이 달라지네요. 아래 Pclass 는 수치형인데 C 가 붙혀져서 질문드려 봅니다. import pandas as pd from statsmodels.formula.api import logit df = pd.read_csv("/kaggle/input/bigdatacertificationkr/Titanic.csv") formula = "Survived ~ C(Pclass) + Gender + SibSp + Parch" model = logit(formula, data=df).fit() model.params 

강사님 수업 정말 잘 듣고 있습니다.단순한 궁금증이 생겨 문의드립니다.Local Storage는 어디에 있는 걸까요?어떤 저장소를 사용하는 것인지 알고 싶네요

- 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다)- 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다- 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다- 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

17강에서 class도 함수로 인식한다 라고 하셨고포맷도 함수와 같다고 생각되는데,어떻게 구별해서 사용해야 하나요?언제 클래스를 써야하고,언제 함수를 써야하는지가 잘 인식되지 않아서요.

- 카프카를 공부하시면서 생긴 질문들을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요~auto_commit_interval_ms_config 에 대해 궁금한 점이 있는데요 찾아봐도 모호해서 질문드립니다.auto_commit_interval_ms_config = 60이라고 가정했을때위 옵션은 poll() 호출 여부와 관계없이 60초 마다 자동으로 커밋을 해주는건가요?아니면 마지막 자동커밋 발생하고 60초 이후에 poll() 이 호출될때 커밋을 해준다는건가요?

회사일이 바빠 강의를 수강하지 못했습니다.가능하다면 수강 기간 연장 가능할까요?

안녕하세요 코드보고 공부하다가 궁금한 점이 생겨서 질문 남깁니다.문제에서 가수가 라이브한 곡 순서대로 부른곡의 길이가 분 단위로 나타난다고 하였습니다.예시에서는 오름차순으로 잘 정렬되어있지만 가수가 라이브한 곡들의 길이가 뒤죽박죽되어있을때도 있을것을 고려해 배열을 정렬해준뒤 강사님의 풀이랑 똑같은 풀이를 적용하였는데 오답이라고 떴습니다.정렬메소드가 들어가면 왜 오답이 뜨는지 궁금합니다 !

안녕하세요! 캐글에 올려주신 자료로 시험대비 잘 하고 있습니다!ㅎㅎT1-20 문제를 풀던 중에 데이터 병합하는 부분에서 궁금한 것이 있어 질문드립니다.선생님께서 풀이하신 것과 다르게 아래와 같이 풀었는데 답이 다르게 나오는데 혹시 이유를 알 수 있을까요?단지 f4컬럼을 기준으로 b1, b3 데이터를 병합하는거라 이해하고 이렇게 풀었습니다! df=pd.merge(b1, b3, on=['f4'])# print(df.shape)df=df.dropna(subset=['r2'])# print(df.shape)df=df.head(20)print(df['f2'].sum()) 

안녕하세요강사님은 푸실때 sklearn standardscaler로 풀었는데저는 직접 풀어서 계산했는데 소수점 2.15가 나옵니다. 뭐가 틀렸는지를 모르겠네요. 이렇게 하면 오답이되는건가요? 

안녕하세요. 코드로 8080에 접속해서 회원가입하고 등록하는건 잘 되었습니다. 또한 h2-database에서http://localhost:8082/login.do?jsessionid=573840fda7971b85bee554c496227dcd로 들어가서도 문제없이 하였습니다.@Bean public MemberRepository memberRepository() { // return new MemoryMemberRepository(); return new JdbcMemberRepository(dataSource); }하지만 return new JdbcMemberRepository(dataSource); 이렇게 하고 이름을 입력하고 등록을 누르거나 조회를 누르면 화이트라벨 에러가 발생합니다.spring.application.name=hello-spring spring.datasource.url=jdbc:h2:tcp://localhost/~/test spring.datasource.driver-class-name=org.h2.Driver spring.datasource.username=saproperties는 문제없이 입력하였습니다.2024-06-16T14:47:06.989+09:00 ERROR 15340 --- [hello-spring] [nio-8080-exec-3] com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool : HikariPool-1 - Exception during pool initialization. org.h2.jdbc.JdbcSQLNonTransientConnectionException: Connection is broken: "java.net.ConnectException: Connection refused: getsockopt: localhost" [90067-224] 2024-06-16T14:47:07.004+09:00 ERROR 15340 --- [hello-spring] [nio-8080-exec-3] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet] : Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed: java.lang.IllegalStateException: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection] with root cause java.net.ConnectException: Connection refused: getsockopt에러가 길어서 핵심적인 에러들만 가져왔습니다. 스프링도 3. 이상이여서 h2를 2.1.214 버전 이상 사용하였습니다. 밑에 코드들은 저의 인텔리제이에 있는 코드들입니다. 대부분 복붙해서 문제는 없는거 같아요.package hello.hello_spring.repository; import hello.hello_spring.domain.Member; import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils; import javax.sql.DataSource; import java.sql.*; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Optional; public class JdbcMemberRepository implements MemberRepository { private final DataSource dataSource; public JdbcMemberRepository(DataSource dataSource) { this.dataSource = dataSource; } @Override public Member save(Member member) { String sql = "insert into member(name) values(?)"; Connection conn = null; PreparedStatement pstmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = getConnection(); pstmt = conn.prepareStatement(sql, Statement.RETURN_GENERATED_KEYS); pstmt.setString(1, member.getName()); pstmt.executeUpdate(); rs = pstmt.getGeneratedKeys(); if (rs.next()) { member.setId(rs.getLong(1)); } else { throw new SQLException("id 조회 실패"); } return member; } catch (Exception e) { throw new IllegalStateException(e); } finally { close(conn, pstmt, rs); } } @Override public Optional<Member> findById(Long id) { String sql = "select * from member where id = ?"; Connection conn = null; PreparedStatement pstmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = getConnection(); pstmt = conn.prepareStatement(sql); pstmt.setLong(1, id); rs = pstmt.executeQuery(); if(rs.next()) { Member member = new Member(); member.setId(rs.getLong("id")); member.setName(rs.getString("name")); return Optional.of(member); } else { return Optional.empty(); } } catch (Exception e) { throw new IllegalStateException(e); } finally { close(conn, pstmt, rs); } } @Override public List<Member> findAll() { String sql = "select * from member"; Connection conn = null; PreparedStatement pstmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = getConnection(); pstmt = conn.prepareStatement(sql); rs = pstmt.executeQuery(); List<Member> members = new ArrayList<>(); while(rs.next()) { Member member = new Member(); member.setId(rs.getLong("id")); member.setName(rs.getString("name")); members.add(member); } return members; } catch (Exception e) { throw new IllegalStateException(e); } finally { close(conn, pstmt, rs); } } @Override public Optional<Member> findByName(String name) { String sql = "select * from member where name = ?"; Connection conn = null; PreparedStatement pstmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = getConnection(); pstmt = conn.prepareStatement(sql); pstmt.setString(1, name); rs = pstmt.executeQuery(); if(rs.next()) { Member member = new Member(); member.setId(rs.getLong("id")); member.setName(rs.getString("name")); return Optional.of(member); } return Optional.empty(); } catch (Exception e) { throw new IllegalStateException(e); } finally { close(conn, pstmt, rs); } } private Connection getConnection() { return DataSourceUtils.getConnection(dataSource); } private void close(Connection conn, PreparedStatement pstmt, ResultSet rs) { try { if (rs != null) { rs.close(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } try { if (pstmt != null) { pstmt.close(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } try { if (conn != null) { close(conn); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } private void close(Connection conn) throws SQLException { DataSourceUtils.releaseConnection(conn, dataSource); } } package hello.hello_spring.repository; import hello.hello_spring.domain.Member; import org.springframework.stereotype.Repository; import java.util.*; public class MemoryMemberRepository implements MemberRepository { private static Map<Long, Member> store = new HashMap<>(); private static long sequence = 0L; @Override public Member save(Member member) { member.setId(++sequence); store.put(member.getId(), member); return member; } @Override public Optional<Member> findById(Long id) { return Optional.ofNullable(store.get(id)); } @Override public List<Member> findAll() { return new ArrayList<>(store.values()); } @Override public Optional<Member> findByName(String name) { return store.values().stream() .filter(member -> member.getName().equals(name)) .findAny(); } public void clearStore() { store.clear(); } }  

import pandas as pd train = pd.read_csv("5_train.csv") test = pd.read_csv("5_test.csv") #EDA train.head() train.shape, test.shape # train.info() # train['price'].value_counts() train.isnull().sum() test.isnull().sum() cols = train.select_dtypes(include='O').columns print(train.shape, test.shape) # #Label Encoding from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) print(train.shape, test.shape)안녕하세요 선생님! 에러는 안 나는데 레이블인코딩이 안되는데 뭐가 문제인지 모르겠습니다..!

매뉴얼이 어디있나요?

안녕하세요 🙂  MinMax, Standard 스케일링은 train, test 다 적용해줬는데 로그 스케일을 진행할 때는 train 데이터에만 적용해야 하는건가요?

RMSE, RMSLE, MAPE 등 마지막으로 정리해서 외워두려고 하는데요최대한 넘파이 안쓰고 싸이킷런 안에 있는거로 정리하려고 합니다.RMSLE 경우에는 혹시 싸이킷런으로 정리 가능한 코드가 있을까요? ㅜㅜ import numpy as npfrom sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, mean_absolute_percentage_error # RMSEdef rmse(y_val, pred):return np.sqrt(mean_squared_error(y_val, pred))혹은def rmse(y_val, y_pred):return mean_squared_error(y_val, y_pred)**0.5 # RMSLEdef rmsle(y_val, pred):return np.sqrt(np.mean(np.power(np.log1p(y_test) - np.log1p(y_pred), 2))) # MAPEdef mape(y_val, pred):return np.mean(np.abs((y_test - y_pred) / y_test)) * 100혹은def mape(y_val, pred):return mean_absolute_percentage_error(y_val, pred) 

이미지 레지스트리 part.3 부분 진행하다가 아래와 같은 에러가 발생하는데 manifest관련 설정은 어떻게 해야할까요..?찾아보다가 도저히 모르겠어서 질문 올립니다..! ㅠ   docker push mydocker123/my-simple-web:0.1 The push refers to repository [docker.io/mydocker123/my-simple-web] missing content: content digest sha256:d5a11541ef8ce442f8b03bdb816b0128e83650cdc30e65f78985912aa5da27a6: not found Note: You're trying to push a manifest list/index which references multiple platform specific manifests, but not all of them are available locally or available to the remote repository. Make sure you have all the referenced content and try again.

정규성 및 등분산 만족 조건에 따라 다음과 같이 적용하는게 맞나요?

안녕하세요.  강의를 잘 보고 있는 와중에 온라인 상태 표시 관련한 궁금증이 생겨서 질문을 남기게 됐습니다. (※ 다른 분이 남겨주신 온라인 상태 표시 질문 글도 읽었습니다.) Bitamps의 장점은 하나의 key에서 offset을 사용하여 값을 비트별로 나눠서 읽고 쓰기 때문에 적은 메모리와 빠른 비트 연산을 제공한다고 생각이 되는데요.올려주신 예시를 보면 key는 계속해서 바뀌고 있고, offset도 전혀 사용하지 않는 것 같습니다.해당 상황에서도 일반적인 Strings 대신에 Bitamps를 쓰신 특별한 이유가 있는지 궁금합니다.   

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[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]혹시 Postman으로 요청을 보냈을 때 ??? 값이 나온다면Setting > File Encodings > Transparent native-to-ascii conversion 을 체크 해주시고 다시 Postman을 확인해보면 잘 나옵니다!

안녕하세요! 캐글 작업형 1-22 타임시리즈 부분을 공부하고 있는데 혹시 어떤 경우에 df.set_index()를 사용하나요?데이터 중 date 컬럼을 주 단위로 나누어 sales 의 합계를 구해야해서 나누는 기준이 되는 date 컬럼을 set_index하는건가요?

mixin 이 사실상 상속(extend)을 대체할 수 있는것 처럼보이는데,상속에 대한 존재 의의가 있는 것인지 생각이 듭니다.상속은 어떨 때 mixin 대신 사용되어야 하는 것일까요?