안녕하세요. df = df. groupby로 하니까 결과값이 이렇게 나와서요. 기존 해설에 되어있는대로 하면 잘 나오는 데 왜 그런건지 궁금합니다! 그리고 sum에 numeric_only=True를 넣으니까 되는데 그냥 오류인가요? # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") df = df.fillna(method = 'bfill') #앞의 값은 ffill #df.isnull().sum() df = df.groupby(['city','f2']).sum(numeric_only=True) #groupby한 뒤에는 df안넣기? df.head()
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요. 2유형에서 원핫인코딩, 레이블인코딩이 있는데 보통 레이블 인코딩이 점수가 더 좋게 나오나요? 아니면 그때그때 평가지표로 확인을 해봐야 하나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 마지막에 metrics로 평가지표 만들어서 점수확인해보는 행위 안하고 그냥 제출해도되나요? 방법이 너무많아서 이젠 좀 헷갈리네요 ,, 만약 그렇게하려면 코드는 rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit (train, target) # 예측 후 제출파일 생성 pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred': pred}) submit.to _csv('result_7.csv', index=False) 이렇게 짜도 되나요?
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 데이터 분석 (쉽게! 전처리, pandas, 시각화 전과정 익히기) [데이터분석/과학 Part1]
안녕하세요! 먼저, 강의 잘 듣고 있습니다. 강의에서 설명해주신 방법대로 수업자료를 다운받았는데, 아래 파일명의 압축파일이 다운받아집니다. 00_PANDASPLOTLY_FUNCODING_FIRSTDATA 상기 폴더로 업로드 해두신게 맞는지 확인 부탁드립니다. 상기 폴더에는 아래 3가지 하위폴더만 존재하며 영상에서 설명해주신 python_core_summary.ipunb 파일은 존재하지 않습니다.. 답변 부탁드립니다. 감사합니다 :) - 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
데이터에서 'solar'와 'o3' 값을 고정한 상태에서, 'wind'의 세기가 증가함에 따라 'temperature'가 감소하는지를 검증하기 위해 다중 선형 회귀 분석을 수행하라고 해서 저는 ols('temperature~wind',data=df).fit()했는데 왜 이렇게 하면 안 되나요?
'문제에서 2번에서 구한 합동 분산 추정량을 이용하여'라고 되어 있는데, 정확하게 무슨 내용인지 이해가 안 됩니다. 풀이하신 내용을 보면 독립표본검정 시 1번 그룹의 Resistin과 2번 그룹의 Resistin으로 검정을 수행하시던데.. 합동분산추정량이라면 말씀하신 공식대로 자유도와 분산을 통해 계산을 해야하는데, 1번 그룹의 Resistin과 2번 그룹의 Resistin은 자유도 반영이 안 된 것 아닌가요 ? 문제가 너무 헷갈리네요 ㅜㅜ 어떻게 이해하는게 좋을까요 ?
안녕하세요 체험 환경에서 xgb 모델 사용 시, 다음과 같은 에러가 발생하는데 괜찮을까요? 테스트 케이스 추가해서 돌려봤을 땐 에러가 안 뜨긴 해요..! /usr/local/lib/python3.12/site-packages/xgboost/core.py:265: FutureWarning: Your system has an old version of glibc (< 2.28). We will stop supporting Linux distros with glibc older than 2.28 after May 31, 2025 . Please upgrade to a recent Linux distro (with glibc 2.28+) to use future versions of XGBoost. Note: You have installed the 'manylinux2014' variant of XGBoost. Certain features such as GPU algorithms or federated learning are not available. To use these features, please upgrade to a recent Linux distro with glibc 2.28+, and install the 'manylinux_2_28' variant. warnings.warn(
안녕하세요 데이터 전처리 과정에서 궁금한 사항이 있어서 질문 드립니다. 결측치 처리할 때 결측치가 있는 컬럼들을 그냥 다 삭제를 해도 되는건가요? 결측치를 다른값으로 채우는 방법도 있는데 어떤 컬럼은 삭제하고 어떤 컬럼은 다른 값으로 채우는지 기준을 잘 모르겠습니다.(그래서 결측치가 있다면 그냥 다 삭제하는 방법으로 진행해도 되는지 궁금합니다.)
