영상에서 X_train 데이터 결측치 처리 하실 때 X_train['workclass'] = X_train['workclass'].fillna(X_train['workclass'].mode()[0]) X_train['native.country'] = X_train['native.country'].fillna(X_train['native.country'].mode()[0]) X_train['occupation'] = X_train['occupation'].fillna('X') 이렇게 해주셨는데 m1 = X_train['workclass'].mode()[0] m2 = X_train['native.country'].mode()[0] X_train['workclass'] = X_train['workclass'].fillna(m1) X_train['native.country'] = X_train['native.country'].fillna(m2) X_train['occupation'] = X_train['occupation'].fillna('X') 이렇게 저만의 방식으로 기호 만들어서 활용해도 되나요?
안녕하세요 ! 수업 들으면서 열심히 실기 준비하고 있습니다 섹션5. 라이브러리 및 데이터 불러오기 강의에서 #상관관계 코드를 입력할 때 아래와 같이 뜨는데 corr(numeric_only=True) 형식으로 바뀐건가요?? # 상관관계 X_train.corr() # 판다스 버전이 최신으로 변경될 경우 에러 발생할 수 있습니다. 아래와 같이 numeric_only=True를 사용해주세요! sum(), mean()등도 모두 포함 # X_train.corr(numeric_only=True)
mockito 사용시 최신버전 mockito: ^5.4.6으로 사용했을때 freeze와 동일한 오류가 나는 경우 analyzer문제 인것 같은데 mockito 상위버전 사용시 analyzer 높아서 빌드가 불가능한 현상이 있었습니다. clean후 아래 방법을 이용해서 빌드 진행하면 해결됩니다.! dependencies: analyzer: ^6.0.0 dev_dependencies: mockito: ^5.0.6 사용 - 학습 관련 질문을 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.
강의에서는 수치형 변수 스케일링 부분을 cols = [ 수치형 변수들] 변수 선언 후에 적용하셨는데 제 생각에는 이미 그 위에서 n_train, c_train, n_test, c_test 로 구분해 놓았기 때문에 불필요하다 생각해서 아래와 같이 작성했는데, 오류가 발생합니다. 왜그러는 걸까요? from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() n_train = scaler.fit_transform(n_train) n_test = scaler.transform(n_test) n_train.head() #오류내용 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'head'
[코드팩토리] [초급] Flutter 3.0 앱 개발 - 10개의 프로젝트로 오늘 초보 탈출!
video_call 에서 아래와 같은 에러가 발생합니다. Launching lib/main.dart on sdk gphone64 arm64 in debug mode... Running Gradle task 'assembleDebug'... FAILURE: Build failed with an exception. * What went wrong: A problem occurred configuring project ':agora_uikit'. > Could not create an instance of type com.android.build .api.variant.impl.LibraryVariantBuilderImpl. > Namespace not specified. Specify a namespace in the module's build file: /Users/nana/.pub-cache/hosted/pub.dev/agora_uikit-1.3.10/android/build.gradle. See https://d.android.com/r/tools/upgrade-assistant/set-namespace for information about setting the namespace. If you've specified the package attribute in the source AndroidManifest.xml, you can use the AGP Upgrade Assistant to migrate to the namespace value in the build file. Refer to https://d.android.com/r/tools/upgrade-assistant/agp-upgrade-assistant for general information about using the AGP Upgrade Assistant. * Try: > Run with --stacktrace option to get the stack trace. > Run with --info or --debug option to get more log output. > Run with --scan to get full insights. > Get more help at https://help.gradle.org . BUILD FAILED in 845ms Error: Gradle task assembleDebug failed with exit code 1 <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/> <uses-permission android:name="android.permission.READ_PHONE_STATE"/> <uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO" /> <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" /> <uses-permission android:name="android.permission.MODIFY_AUDIO_SETTINGS" /> <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_WIFI_STATE" /> <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE" /> agora_rtc_engine: ^6.3.0 agora_uikit: ^1.3.8 permission_handler: ^11.3.0
어떤 가상 환경인지 환경 이름에 드러나게 작성해주는게 좋습니다. 변수명 작성할때도 a, b, 이렇게 하는 것 보다 name, age, 이런 식으로 의미를 명확히 담아서 만드는게 코드 유지보수하기 좋잖아요? 나중에 가상환경들이 많아졌을 때, 환경 이름이 venv, venv1, venv2, 이런식으로 되어 있는 것과, django_test_venv, flask_py310_env, streamlit_llm_chatbot_py311_venv 등으로 되어있는 것 중 어떤게 더 사용이 편할지 생각해보시면 되겠습니다. 이 강의도 그렇고 인터넷 보면 죄다 예제가 venv로 만드는 것으로 되어있는데 현업에서 이렇게 하다가 개고생하고 드리는 말씀이니 참고하세요...
과거에 파이썬을 배울때 df[출력행][조건] 이런식으로 배워서 익숙한데 2회 기출유형(작업형1) 3번 문제 마지막은 df[조건][출력행] 으로 되어 있어 궁금한 점이 있습니다. 순서는 상관이 없는건가요? 전 아래와 같이 코딩했고 결과값은 같습니다. print(df['age'][cond1|cond2].sum())
