합계, 길이, 개수 이런식으로 문제에 명시되지 않고 데이터 수를 구하여라 이런 식으로 적혀있을 때, sum이 사용된 적도 있고 len이 사용된 적도 있는데 sum(), len(), count() 각각 언제 사용되는지 궁금합니다수치형, 범주형에 따른 사용 가능 여부 차이도 있나요??

Groupby로 Sum하는 경우, 영상처럼 f2, age, fi, f5, views 열만 나오는게 아니라 id, f3, f4 열도 데이터들이 합쳐져서 나오는데 왜 그런가요?선생님은 숫자값이 적혀있는 열들만 합쳐져서 나오는데 저는 string 값도 더해져서 나오는 것 같습니다..

선생님 모의문제 1을 풀려고 하는데 데이터 members를 불러오는게 이해가 안돼서요ㅜㅜ어떻게 저장한다는 걸까요..? data: members.csv 자체에는 저장하는게 없지 않나요?

선생님! iloc같은경우 인덱스값은 그 앞에 까지 뽑기때문에 +1 해주는 범위까지 설정 해 주는것인데, 컬럼 번호 쓸때는 해당 없는거 같네요?! quiz 2번 푸는데 iloc로 메뉴~할인율 까지 할때 범위를 :3으로 하시길래요! 위에 설명할때는 iloc때 범위를 :로 나타낼 때 마지막을 포함하지 않는다고 하셨는데, 인덱스만 포함하지 않는게 맞는거죠?

spot이라고 검색을 하면 머라고 나와야하는데 아무것도 안나옵니다.. 제가 빠트린 작업이 있을까요?

1.5 groupby 까지 안막히고 잘 오다가여기서 막힙니다.df_last.groupby(["지역명"]).mean()작성했을때 TypeError: agg function failed [how->mean,dtype->object]에러가 뜹니다. 그런데 이어서 ["평당분양가격"]을 타이핑 하면 정상 결과가 나옵니다. 무슨 문제일까요.,?

수치형은 robustscaler를 사용하려고 하는데여from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() cols = x_train.select_dtypes(exclude='object') for col in cols: x_train[col] = scaler.fit_transform(x_train[col]) x_test[col] = scaler.transform(x_test[col])이렇게 하면 ,ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:array=[ 888. 1308. 151. ... 173. 1244. 893.].Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.이런 오류가 납니다... 어떻게 수정해야 하나여

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요원핫 인코딩에서 0,1이 아니고 False,True가 나옴

강의 중 xml파일을 파싱하는 내용이 두 강의에 걸쳐서 길게 있는데 판다스 라이브러리 1.30 이상부터 쓸 수 있다는 pandas.read_xml 함수를 이용하면 안될까요? csv는 read_csv()를 자주 사용하는 것 같은데 xml 파일은 매번 복잡하게 데이터 프레임으로 바꿔야 하는건지 두렵네요..ㅎ 혹시 read_xml 함수를 일부로 사용하지 않으시는 거라면 그 이유도 궁금합니다!

그룹화 강의에서 df.groupby('학교').mean() 이 문을 실행했을때 TypeError가 나타나는데 강사님께서는 결과값이 잘 나옵니다. 어떤 차이인지 그리고 어떤 부분이 틀린건지 알고싶습니다.자료형 문제인거 같은데 정확히 모르겠어서 문의드립니다. <데이터><오류 내용> 

안녕하십니까? 결측값 채우기 중 최빈값 관련해서,,m = X_train['workclass'].mode()[0] 여기서 mode()과 mode()[0]의 차이는 무엇인지요? 즉 [0]의 쓰임이 무엇인지? 다른 중앙값, 평균 등은 이런게 없는데 왜 최빈값만 이런게 뒤에 붙는지요?  

버튼과 체크박스 모두 조건문을 사용할 때는 바로 아래에 텍스트가 출력되는데, 함수를 사용하면 대시보드 맨 위에 텍스트가 호출되는 것은 왜 그런건가요?(맨 위에 텍스트가 호출되어 출력된 부분이 전부 다 한 칸 씩 밀리게 됨)

age_bin_list = np.arange(10, 80, 10) df['age_bin'] = pd.cut(df['age'], bins = age_bin_list) pivot_df = df.pivot_table( index = 'age_bin', columns = 'region', values = 'charges', aggfunc = 'median' # 각 구간에 해당하는 값을 중간값을 사용하겠다. ) pivot_df # 각각의 값들에 대해 크기를 가늠할 수 있게끔 시각화(주로 색상)하는 방법 # 2D 형식으로 준비된 데이터를 Seaborn heatmap으로 시각화 # annot 인자를 통해 각 셀의 값 표현 가능 fig, ax = plt.subplots() sns.heatmap(pivot_df, ax = ax, annot = True)코드 똑같이 따라했는데 왜 저는 표에 수치가 다 표현이 안되는 건가요?

groupby를 사용하면 에러는 아니고 경고가 뜹니다. FutureWarning: The default of observed=False is deprecated and will be changed to True in a future version of pandas. Pass observed=False to retain current behavior or observed=True to adopt the future default and silence this warning.chatGPT:이 경고는 Pandas의 value_counts() 메서드를 사용할 때 발생하는 것으로 보입니다. 이 경고는 현재 버전의 Pandas에서는 observed 매개변수의 기본값이 False이지만, 향후 버전에서는 True로 변경될 것이라는 것을 알려주는 것입니다. 즉, 향후에는 observed=False를 명시적으로 지정하지 않으면 경고가 표시될 것입니다.이러한 경고를 피하려면 value_counts()를 호출할 때 observed=False를 명시적으로 전달하면 됩니다. 예를 들어:import pandas as pd # 예제 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A']}) # value_counts() 호출 시 observed 매개변수 명시 counts = df['Category'].value_counts(observed=False) print(counts)이렇게 하면 경고가 발생하지 않습니다. 하지만 향후 Pandas 버전에서는 이러한 변경이 기본 동작이 되므로 observed 매개변수를 사용하여 코드를 업데이트하는 것이 좋습니다.-> 근데 이게 무슨 말인지 모르겠습니다! 뭐... 대충 업데이트 할 건데, 오류가 생길 수 있으니 미리 대비를 해라~ 이런 거 같은데 정확히 무슨 뜻인지 모르겠습니다!

파이썬에서는 print() 구문이 굉장히 중요하다고 들었는데, 주피터랩에서는 print 없이 df만 써도 표가 나오는 이유는 왜인가요? print(df)를 했을 때는 표가 아니라 글로 나오네요.! 차이가 궁금해서 질문 남깁니다.

Jupyter command jupyter-contrib not found.지금 이 오류가 떠서 설치가 안되고 있는데요. 어떻게 해결해야 할까요??제가 봤을땐, pip install jupyter_contrib_nbextensions 이 부분은 실행이 되는데jupyter contrib nbextension 이 부분에서 오류가 생기는 것 같습니다. ㅠㅠ

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! (스크린샷이 있으면 더더욱 좋습니다)- 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 강사님!시간 날 때 마다 강사님 강의를 열심히 보면서 학습하고있는데현재 pandsas 2.0.3 으로 학습하는데 append라는 함수가 사라져서 질문을 드립니다!제가 구글링 했을 때는 concat으로 대체되었다는 말들이 많은데concat을 이용해서 합치려고 하면 어떻게 해야 할까요?pd.concat([names_df, {'Name':'명수', 'Age':100}], ignore_index=True )names_df.concat([names_df, {'Name':'명수', 'Age':100}, ignore_index=True )위의 두가지 방법으로는 해결이 되지 않아서 질문글 남깁니다!감사합니다!

cancel before timestep-long ask_order_status error msg:ExecuteError [Executing] -1102: Mandatory parameter 'orderid' was not sent, was empty/null, or malformed.이 에러가 뜨는데 cancle 동작 중에 orderId가 반환이 안돼서 그런 것 같은데 바이낸스 api를 잘 몰라서 정확히 뭐가 문제인지 모르겠네요.

이전 단일 표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon 코드를 알려주실 때stats.wilcoxon(df[’무게‘]-120, alternative=’less’)와 같이 알려주셨는데 이번 대응표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon는 stats.wilcoxon(df[‘after’] ,df[‘before’], alternative = ‘greater’)와 같이 알려주셨습니다.또한 강의에서도 after와 before의 값을 빼서 넣은 값인 df['diff']를 그대로 사용해도 된다고 말씀하셨습니다.그래서 아래 사진과 같이 임의로 df[‘after’] - df[‘before’]를 넣어서 실행해봤는데 결과값이 똑같이 나왔습니다. 그럼 단일 표본 검정에서 알려주신대로 df[’무게‘]-120와 같이 df[‘after’] - df[‘before’]로 생각하고 넣어줘도 무방한 것인가요?

형별로 합하기 위해 df = df.T 를 쓰셨는데 print(sum(df.sum(axis=1) > 3000)) 를 쓰면 안 될까요 ?해보니 답은 동일 했습니다.