다음과 같이 코드를 작성했는데, 결과값에 .0 이 붙어서 출력됩니다. 왜 그런 걸까요? df['출동시간'] = pd.to _datetime(df['출동시간']) df['도착시간'] = pd.to _datetime(df['도착시간']) df['time'] = df['도착시간'] - df['출동시간'] result = df.groupby('소방서')['time'].mean() result = result.sort_values(ascending=False) result = round( result.dt.total _seconds() / 60) # round 함수에 반올림 위치를 명시하지 않으면 정수를 반환해야 하지 않나요?) print(result[0])
안녕하세요. 단건 update관련 질문이 있습니다. update +연산 update Member m set m.stock = m.stock + 1 where m.id = :id 이런식으로 해야하는 연산은 어떻게 처리하나요? 벌크작업은 아니지만 개수를 증가시킬 때 할당으로 쓰면 덮어씌워질 수 있느니 + 1 로 처리하는 경우도 있는 것으로 아는데, 이런 경우는 영속성 컨텍스트에 반영이 안되는걸로 알고 있습니다. 객체를 기반으로 업데이트 하는 경우 m.stock = n으로 할당이 되어서 이런 경우는 객체지향관점에서 어떻게 처리하고 설계하시는지 궁금합니다. 업데이트 전 조회 업데이트 전에 findOne 조회를 하시던데, 전 업데이트할 때 요청받은값만 덮어쓰면 되고 그게 더 안전할때도 있다고 생각이 듭니다. 이런 경우에는 어떻게 처리하시는지 궁금합니다. 또한, 객체를 기반으로 업데이트하기에는 요청받은 데이터가 객체랑 필드가 정확히 매핑될것 같지 않아서 결국 update문 하나만 요청하는 방식으로 처리해야 할 것 같은데 어떻게 처리하시는지 궁금합니다. 감사합니다.
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 2-10 챕터 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 더하거나 빼거나 문제 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 재귀함수 코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum + array[current_index]) get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum - array[current_index] 제가 이해 안가는것은 처음에 cur_index = 0 , cur_sum = 0 부터 시작하잖아요 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,2) get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,-2) 그러고 다음 cur_index = 1 , cur_sum = 2 이렇게 흘러가는데, 왜 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,-2) -2 가 안가고 +2 가 가는지 궁금합니다. get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum + array[current_index]) 계산이 전부 끝난 뒤에 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum - array[current_index] 가 이어서 오는건가요 ? 어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊
강의 21:06에서 작성하신대로 LAZY로 설정한 객체에 접근하면 프록시 객체가 초기화되면서 필요한 때에 DB에 쿼리를 날린다고 하셨는데요. 반복문 횟수만큼 order.getMember().getName()을 사용하니 여기서 N+1 문제가 발생하는건가요? (LAZY 로딩의 객체를 초기화할 때는 테이블 전체를 가져오는 게 아니라 객체 하나만 로딩해오는거죠?) 감사합니다.
63강 c언어 기출문제 변형해서 배열과 포인트 증가 문제에서 ++* ptr은 arr 인덱스 0 위치에 있는 숫자를 증가시키고 위치는 변하지 않는다 * ptr ++는 포인트 변수 ptr이 가지고 있는 값을 증가시키지 않고 arr 인덱스 1 위치로 이동한다 이렇게 이해하는게 맞나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 2회 기출문제 작업형2에서 왜 쌤이 한거랑 다르게 결과가 나올까요,,,,,,,, # 검증 데이터 분리 아래는 쌤 풀이 입니다 ((7039, 11), (1760, 11), (7039,), (1760,)) 이건 제가 작성한 코드입니다 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= 2022 ) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape ((7039, 10), (1760, 10), (7039,), (1760,))
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 안녕하세요! 기본 키 매핑 같은 경우는 다 외우는게 좋은건가요?
강의 내용에 대해 질문해 주세요 에러가 날 경우 본인 코드가 있는 git 주소를 알려주거나 최대한 상세히 적어주세요 ### Error querying database. Cause: org.h2.jdbc.JdbcSQLSyntaxErrorException: Table "ITEM" not found (this database is empty); SQL statement: 라는 에러가 나요
연관관계 관련 강의를 봐도 이해가 잘 안되는 부분이 있어서 질문드립니다. 본 강의에서는 @OneToMany @JoinColumn(name = "MEMBER_ID") private List<AddressEntity> addressHistory; 이렇게 되어있는데요. 여기서 연관관계의 JoinColumn에 의해 외래키 컬럼이 생성되는것으로 알고있는데, 일대다 단방향 연관관계와 다대일 단방향 연관관계에서 각각 어느 테이블에 외래키 컬럼이 생성되는것인가요? 일대다 연관관계에서는 어느테이블에 생성되고, 다대일 연관관계에서는 어느테이블에 생성되는지가 규칙이 있는것일까요? 위 해당 테이블에 외래키컬럼이 생긴다고 할때, 그럼 외래키 컬럼의 값은 어떤 방법으로 값이 할당되어 테이블에 저장되는것인가요? 그리고 왜 @Joincolumn에 name속성으로 MEMBER_ID로 지정해주어야하는것인가요?
안녕하세요. 오징어게임 관련해서 문의사항이 있어 남깁니다. 5/12 미션 [2-a 도서] 작업형1 연습문제 - 섹션1, 섹션2 (p.164~165)의 경우 시나공 2026 버전으로 작성해주신 것 같은데 제가 갖고 있는 2025 버전의 경우는, 섹션을 기준으로 풀면 되는지 문의드립니다! 답변해주시면 감사하겠습니다^^
# test 예측 pred = rf.predict_proba(test) ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-221-192ffa211ac4> in <cell line: 0>() 1 # test 예측 ----> 2 pred = rf.predict_proba(test) 3 3 frames /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in _check_feature_names(estimator, X, reset) 2775 message += "Feature names must be in the same order as they were in fit.\n" 2776 -> 2777 raise ValueError(message) 2778 2779 ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - TravelInsurance 이런 오류가 뜹니다 test가 예측값이니까 TravelInsurance 컬럼이 없어야 하는게 맞는건가요? 샘플 찍어봤을 때 train,test 둘 다 TravelInsurance 이 컬럼이 있었습니다. 코드 작성은 선생님과 동일하게 했는데 자꾸 저런 오류가 뜨네요 ㅠㅠ 검증 데이터 분리할 때 train.drop만 해줘서 그런건가요..?
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] H2 database 상에는 테이블이 잘 만들어졌고 오류도 안뜨는데 콘솔창에 create table~ 이 문장들이 출력되지가 않습니다. 상관없는 것인지 아니면 뭐가 문제일까요 ?
