시험환경에서 sklearn이 안불러집니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
체험 제1유형을 풀려고 했으나, preprocessing 이 안불러집니다. 혹시 시험에서 사용할 수 없는지 궁금합니다.
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groupby와 sort
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df = df.groupby('month').count() df.sort_values('subscribed').index[0] 선생님 groupby랑 sort의 차이 부탁 드립니다. groupby는 하나의 그룹으로 묶어서 정렬하는 것이고 sort는 컬럼별로 정렬할 수 있는 것인가요?ㅠㅠ 쓰임새가 어떨 때 쓸 수 있는 건지 궁금합니다. 그리고 구독수의 가장 적은 값을 index[0]로 뽑아주셨는데요~! iloc나 loc로 구할 수는 없을까요? .index[0]은 sort말고 아무데나 붙여도 첫번째 인덱스가 나오는 건가요?ㅠㅠ...
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bigdata0440
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4-1 작업형1 모의문제1 numpy질문있습니다
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요^^ ㅠㅠ 제가 비전공자에 강의를 1번 다 듣고 다시 돌려서 복습하는데도 아직 습득이 느려서 궁금한 사항이 있습니다. 문제 3번 풀이 방법1 replace에서 numpy를 사용하시는데 numpy되도록 거의 안사용하시고 pandas로 풀이해주시는 걸로 알고 있는데 이부분에서는 꼭 사용해야만 하는 이유가 결측값을 찾을 때 어떤 부분에서 사용하는 걸까요? 제가 혼자 풀이할 때 import numpy as np를 사용안하고 그냥 나머지를 동일하게 풀었을 때도 133이 나오긴 하더라구요? ㅠ.ㅠ 잘 모르겟어서 질문드립니다 항상 친절하게 답변해쥬셔서 감사합니다
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sm_am00_00
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train과 test unique값이 다를 경우 질문드립니다!!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님 train과 test unique값이 다를 경우에 대해서 궁금한 점이 있어 질문드립니다. df = pd.concat([X_train, X_test]) ddf = pd.get_dummies(df) n = len(X_train) X_train = ddf[:n] X_test = ddf[n:] 저번에 선생님께서 다를 경우 이런식으로 합친 다음에 원핫인코딩 해준다고 말씀해주셨는데 만약에 unique값이 너무 많을 경우에는 이런식으로 합친 다음에 레이블 인코딩을 진행해도 될까요? df = pd.concat([X_train.assign(ind = 'train'), X_test.assign(ind = 'test')]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() df[cols] = df[cols].apply(le.fit_transform) X_train = df[df['ind'] == 'train'].copy() X_train = X_train.drop('ind', axis = 1) X_test = df[df['ind'] == 'test'].copy() X_test = X_test.drop('ind', axis = 1)
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김석종
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데이터 분리할떄
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split( X_train, y_train[ 'Reached.on.Time_Y.N' ], test_size= 0.2 , random_state= 2021 ) 이거라면 y_train['타켓값']넣고 통째로 외워도 될까요?? 그리고 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop( 'TravelInsurance' , axis= 1 ), train[ 'TravelInsurance' ], test_size= 0.1 , random_state= 1204 ) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape 이건 왜 위에와 다르게 train값에 drop값을 넣는건가요?
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강샛별
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작업형2
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출유형 4회(작업형2)에서 정답을 보면 데이터 분리 작업을 안하셨는데 그 이유가 있을까요?
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강샛별
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3-4 로버스트 스케일링
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님, 안녕하세요. 로버스트 스케일링이 적용되지 않는 칼럼이 있는 것 같아 문의글 남깁니다. def get_nc_data(): X_train = pd.read_csv("X_train.csv") X_test = pd.read_csv("X_test.csv") y_train = pd.read_csv("y_train.csv") n_train = X_train.select_dtypes(exclude='object').copy() n_test = X_test.select_dtypes(exclude='object').copy() c_train = X_train.select_dtypes(include='object').copy() c_test = X_test.select_dtypes(include='object').copy() return n_train, n_test, c_train, c_test cols = ['age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain', 'capital.loss', 'hours.per.week'] from sklearn.preprocessing import RobustScaler n_train, n_test, c_train, c_test = get_nc_data() # 데이터 새로 불러오기 scaler = RobustScaler() display(n_train.head()) n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols]) display(n_train.head()) 이렇게 선생님께서 올려주신 강의노트에서 head(2) 부분만 head() 로 수정하여 실행시켜 보았는데요, 실행시킨 결과를 보면 capital.gain, capital.loss 두 칼럼에 대해서는 값이 그대로 나옵니다. (민-맥스, 표준화 스케일링에서는 정상 처리된 것으로 확인되었습니다.) 제가 놓친 부분이 있는지 확인 가능하실까요?
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박윤정
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FutureWarning 질문
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 안녕하세요. 며칠전에 drop() 함수에서도 동일한 질문을 드렸는데요, 수업을 계속 듣다보니 다른 함수에서도 <ipython-input-25-4fa8e3ad4b16>:5: FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrame.corr is deprecated. In a future version, it will default to False. Select only valid columns or specify the value of numeric_only to silence this warning. X_train.corr() 이런 FutureWarning 메시지가 자주 뜨고 있습니다. (위는 3-2 강의에서 X_train.corr() 코드 실행 시 나타나는 메시지입니다.) 시험을 칠 때도 경고 메시지만 뜨고 오류없이 실행 되는 게 맞을까요?
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박윤정
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케글 스크립트 모드에서 결과보는 방법 문의 드려요.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 케글에서 스크립트 모드 지정한 다음 결과를 출력하면 스크린샷처럼 한줄만 출력되던데... 혹시 결과를 어디서 보면 되나요? 노트북 모드일 때는 아래처럼 노트북에 보이긴 하네요.
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몽하
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선쉥님 df[~cond]말고 drop으로 데이터 삭제하는 법 있을까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 1 모의고사 2에서 질문 1 0이하의 이상치 나이를 제거하기 위해서 df=df.drop(cond1) 이렇게 하면 안되는 건가요ㅠㅠ... 오류가 나더라구요 판린이 이상 질문 드립니다 수업시간엔 아래처럼 사용하셨씁니다! cond1=df['age']<=0 df=df[~cond] 이렇게 사용하셧었는데요!! 제가 drop함수만 기억이 나더라구요!!ㅠㅠ 질문 2. df['age'] == round( df['age'], 0) 이 0의자리? 일의자리인가요?? 이 부분을 제가 모르는 것 같은데 설명 부탁 드립니다!! round가 반올림함수라고 알려주셨는데요. 그런데 36.3은 어떻게 거르나 싶더라구요. 36.3의 경우에 df['age'] == round( df['age'], 0) 이면... 소수 첫째짜리에서 정수까지만 나오도록 돼있는데 그러면 36.3은 못 거르는 게 아닌가 싶은데 걸러져있더라구용... 이게 어찌된 것인지 설명 부탁 드립니다!! -판린이 드림-
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bigdata0440
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test_size
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 안녕하세요! 데이터분리를 하실때 test_size = random_state= 이거 숫자 기준을 어떻게 설정해야하나요??
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강샛별
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sort_values 값 저장
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
내림차순으로 정렬하고 값을 저장한줄 알았는데 계속 초기 값이 나옵니다ㅠㅠ 이 경우에는 저장이 안되는 걸까요?
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이명주
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2회 기출유형 질문
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 2회 기출유형 강의를 듣다가 헷갈리는 부분이 있어서 질문드립니다. df[:10]과 df.iloc[:10]이 어떻게 다른게 헷갈립니다ㅠㅠ 또한 df.iloc[4:7]이면 4부터 6까지 3개의 데이터 값을 가져오는 거이고 df.iloc[:10]이면 0-9까지 총 10개의 데이터의 값을 가져오는 건가요?
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이명주
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작업형 1 모의문제 1번 질문 드립니다 ㅜㅜ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님 제가 작업형 1 모의문제 1 강의 시청 전에 두 가지 방법으로 풀이를 하였는데, 선생님 풀이 방법과 조금 다르지만, 답은 완전히 다릅니다 ㅠㅜㅜㅠㅜㅠ 혹시 몰라서 로데이터 CSV도 데이터전처리 요청사항대로 해서 풀었는데, 제 풀이 두 가지와 같은 답안인 3077이 나옵니다..(엑셀에서 데이터 전처리 이후 quantile 함수로 추출함) 혹시, 선생님의 풀이와 저의 풀이에 차이점이나 잘못된 점을 알려주 실 수 있을까요? < 1. 첫 번째 풀이 > < 2. 두 번째 풀이 > < 3. 선생님 풀이 >
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chm0249
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섹션3 모델링 및 평가(회귀)에서 오류가 떠요
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
위의 모든 코드들은 정상적으로 실행했고 강의 내용 따라하고 있는 중인데요. 오류가 떠서 선생님 답안지로도 코드 실행해보니 이런 오류가 뜹니다.. 회귀 뿐 아니고 분류에서도 같은 오류가 계속 뜨던 이런 경우는 어떤 실수를 한걸까요? ㅠㅠ
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미미밍
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그룹바이 관련해서 질문드립니다!!
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안녕하세요 선생님 문제를 풀다가 궁금한게 생겨서 질문드립니다. 1. .주어진 전체 기간의 각 나라별 골득점수 상위 5개 국가와 그 득점수를 데이터프레임형태로 출력하라 df.groupby('Country')['Goals'].sum().sort_values(ascending = False).head(5).to_frame() 2. Iris 데이터 세트에서 species 변수 값별로 petal_length 상위 10개행의 평균값을 구한 후 , 평균 값의 합을 계산해라 최종값은 소수점 이하 반올림 df.sort_values(['species', 'petal_length'], ascending = False).groupby('species').head(10).groupby('species')['petal_length'].mean().sum() 1번에서는 나라별 골득점수를 그룹바이 한 다음에 상위 5개를 출력했는데 2번에서는 먼저 내림차순으로 정렬을 하고 그룹바이를 하더라고요 1번처럼 이런식으로 해야 하는거 아닌가요? 둘의 차이점이 궁금합니다!! df.groupby('species')['petal_length'].mean().sort_values(ascending = False).head(5)
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김석종
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그룹핑을 돌렸는데 결과는 나오는데 문구가 뜨는 원인을 모르겠어요.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
<ipython-input-13-53df70509493>:2: FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrameGroupBy.mean is deprecated. In a future version, numeric_only will default to False. Either specify numeric_only or select only columns which should be valid for the function. df.groupby('원두').mean() 잘못된 부분이 있는지 알려주시면 감사하겠습니다.
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김수현
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작업형2 모의고사1에서 마지막에 확률을 출력해서 파일로 저장하셨는데요.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 작업형2 모의고사1에서 마지막에 확률을 출력해서 파일로 저장하셨는데요. 확률을 구해서 저장한 이유가 있을까요? 문제에는 그런 말이 없는 것 같아서 제가 문제를 잘못 이해했을까요?
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몽하
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시험환경살펴보기 강의 내용 질문드립니다.
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안녕하세요 시험환경살펴보기 강의 보면서 따라하고있는데요 글자 지우려고 할때 백스페이스가 바로 안먹고 마우스로 지우려는 글자를 드래그한다음 눌러야 지워지는데 원래이런가요? 작업형1 풀이하실때 from sklearn.preprocessing import minmax_scale minmax_scale(df['qsec']) 이렇게 푸셧는데요 제가 알던것과 코드가 달라서 질문합니다 아래와 같이 작성했더니 에러가 뜨는데 이렇게하면 안되나요? from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() df['qsec'] = scaler.fit _transform(df['qsec']) 시험환경 작업형 2 문제가 아래와같은데, 강의영상과는 달리 남자일 확률을 구해야 하는지 여자일 확률을 구해야하는지 설명이 없네요 문제가 잘못된건가요? 아니면 이렇게 나오면 어떻게 풀어야하나요?
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dkdlrk101
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선생님 항상 df으로 데이터를 받던데 이유가 있을까요 ?
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실기 시험때도 항상 df로 데이터를 받아야 하나 해서요..
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paul1142
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