1. 작업형1모의문제 3에서 print(df['f3'].sum()) 이렇게 했더니 133말고 뒤에 나오는 문장은 무슨 뜻인가요? 133 /tmp/ ipython-input-831591789.py:13 : FutureWarning: Downcasting behavior in replace is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call result.infer_objects(copy=False) . To opt-in to the future behavior, set pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True) df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3) 2. df.head() 와 diplay(df.head())는 다른건가요? 3. 작업형 1 모의3 9번 문제에서 df = df.groupby('month').count() df.sort_values('subscribed').index[0] 하니까 저는 np.int32(11) 이렇게 나오는데 11앞에 이건 왜 나오는거죠? 4. 빅분기 시험 환경에서 시프트 엔터 누르니까 밑에 한줄이 생성되던데.. 실행버튼을 마우스로 누르는 방법 뿐인가요? 5. 작업형1모의고사 3번 문제에서 (복사가 안되네요ㅠ) 실행결과값에서 >smoothness error 밑에 행이랑 컬럼이 쭉~~ 더 나오는데 저는 왜 이런것들이 나오는거죠?ㅠ 감사합니다
수치형 변수 스케일링은 굳이 안해도 된다고 하셨고, 범주형 변수 처리 시, target = train.pop(' '), pd.get_dummies(train), pd.get_dummiest(test) 처리하고 분리한 데이터 다시 합침을 진행하지 않아도 되나요? 작업형 2 한가지 방법으로 풀기 영상을 봤을 땐 그랬어서 문의드립니다.
강의 3분 32초에서 alternative는 제대로 적었다는 가정 하에 after와 before의 순서를 잘못 적으면 pvalue는 같고 검정통계량의 값만 부호가 달라진다고 말씀하셨는데, 이 부분이 이상하여 질문드립니다. stats.ttest_rel(df['after'], df['before'], alternative='greater') 위 상황에서 after와 before를 반대로 적으면 stats.ttest_rel(df['before'], df['after'], alternative='greater') 이렇게 된다는 것일 텐데, 원래 코드(위)의 대립가설은 after가 before보다 크다는 것이고, 반대로 적은 코드(아래)의 대립가설은 before가 after보다 크다는 것이니, 두 경우가 서로 정반대를 가리켜 둘의 pvalue가 정반대의 값을 나타내야 하지 않나요? 둘의 pvalue가 같다는 건 두 경우의 대립가설이 모두 참이라는 것일 텐데 그럴 수가 없어보여서 궁금해서 질문 드립니다. 감사합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 강의 91 [작업형1] 연습문제 섹션11 ~ 20 에서 11번 문제 "앞에서 구한 70% 데이터 중 ‘views’ 컬럼의 3사분위수에서 1사분위수를 뺀 값을 정수로 구하시오" 이 문제에서 정수로 구하라는 부분이 헷갈립니다. int()를 써야할지 round()를 써야할지.. 상식적으로는 제일 가까운 값을 구해야 하기 때문에 round()를 쓸 것 같은데 해답은 int()로 코딩이 되어 있네요. 다행히 이 문제는 뭘로 구하던지 답은 같은데, 이 부분 클리어하게 답변 주시면 고맙겠습니다.
기출2회 문제 강의에서 인코딩 전에 아래 코드로 작성하셨잖아요? 그 다음 레이블인코딩에서 반복문 안에 df[col]이 아닌 왜 X_train[col]인건지 궁금해요. df = pd.concat([X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N']],axis=1) 위 질문에 이어, concat으로 train,test 데이터를 합친 후 레이블 인코딩 시, 범주형 자료를 추출할 때 concat을 받은 변수(예: df라면 df. select_dtypes)가 아니라 train. select_dtypes으로 다시 train을 불러오는지도 알려주세요. 미리 감사합니다!
2.2) 단락 평가 활용 사례에서 9:59 Truthy, Falsey 사용 관련 질문입니다. person && person.name 수업 예시에서 person이 아예 undefined이면 person이 false니까 person.name을 아예 호출도 하지 않고, 따라서 오류가 발생하지 않는다고 이해했습니다. 그런데 person에 object만 선언하거나, object는 있지만 name 프로퍼티는 없는 경우 person은 true가 되지 않나요? 그렇다면 뒤에 있는 person.name을 호출하고 오류가 발생해야 할 것 같은데 코드를 돌려보니 오류가 발생하지 않고 undefined라고 표시됩니다. 왜 이런지 알 수 있을까요?
안녕하세요, 강사님. 매번 빠르게 기출 분석 및 해설 강좌 업로드 해주심에 대단히 감사드립니다!!! 😄 글 제목과 관련된 위의 영상에서 말씀해주셨습니다만, 아직 인프런 강의 목록에서는 확인을 하지 못하여서요... 2편은 포함하여, 강의 업로드 계획을 문의드리고자 글 남깁니다. 항상 고생 많으십니다 ㅜㅜ 감사합니다.
구글 시트 내에서 프롬프트 시트안에... "저작권 걱정 없는 5가지 주제 에서 각각 하나씩 스토리를 만들어줘. 주제: ① 고전 신화·민담 ② 역사 속 사건/인물 단, 주제를 선택할 때 히틀러 관련 내용은 제외 ③ 과학·지식 "라고 수정하려고 하는데... 구글 시트 수정이 안되네요. 위와 같이 프롬프트 시트를 수정하면 되는건지... 아니면 다른 방법이 있는지 궁금합니다.
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 이미지 생성할때 일관성 때문에 ai에 레퍼런스 이미지를 추가해서 프롬프트를 작성하고 싶은데, 이 레퍼런스 이미지 추가도 자동화할 수가 있나요? 구글 드라이브에 사진을 올리거나 시트에 이미지 주소 미리 입력해두고 api로 요청할때 같이 보낼 수가 있는지 궁금해요.
안녕하세요 이미지 생성해서 시트에 각각 링크 옮겨줄 때요, JSON 형식으로 변환할때 items [ { key : "값" }, { key : "값" }, { key : "값" } ] 이렇게 items 안에 묶어서 전달을 한 다음에 다시 items를 벗겨내는 과정이 있는데, 처음부터 items로 묶지 않으면 결과물이 다르게 나오게 되나요?
