안녕하세요! 파이널 과제를 완성하고 레퍼런스 코드를 보며 공부를 하다가 const와 let 사용에 대해 질문이 생겼습니다. 레퍼런스 코드에서는 함수 내에서 값이 변화하는 변수가 아니면 전부 const로 변수 선언을 하였는데, 주로 const를 많이 사용하고 값이 변화하는 경우에만 let으로 선언을 하는 걸까요? const를 주로 쓰는 이유가 따로 존재할까요? 주로 권장되는 스타일인지 궁금합니다. 미리 답변 감사합니다.
안녕하세요. 프로그램에 대한 지식이 없다보니 이것저것 내용을 보고 판단해서 작성한건데, 이렇게 하면 크게 문제가 없을까 싶어서 문의 드립니다. #1. 데이터불러오기 import pandas as pd train = pd.read _csv(r'C:\Users\user\Desktop\빅데이터분석기사 실기\8회\train.csv') test = pd.read _csv(r'C:\Users\user\Desktop\빅데이터분석기사 실기\8회\test.csv') #customerID, TotalCharges #불필요 삭제 train = train.drop('customerID', axis=1) test_ID = test.pop('customerID') #타켓 지정 target = train.pop('TotalCharges') #원핫 라벨링 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 이후 데이터분리 데이터학습 데이터검증
안녕하세요! 좋은 강의 감사합니다. 덕분에 원하는 홈페이지를 비교적(?) 쉽게 만들 수 있었습니다! 웹 페이지를 배포한 이후에 검색 최적화를 위해 google search console(구글 서치 콘솔)을 적용하고 싶습니다. 웹사이트 인증을 위해서는 html 파일 수정이 필요한데 방법을 잘 모르겠습니다... 혹시 좋은 방법이 있으실까요?ㅜㅜ
import pandas as pd df=pd.read_csv('members.csv') q3 = df['views'].quantile(0.75) q1= df['views'].quantile(0.25) IQR=q3-q1 cond = (df['views']<q1-1.5*IQR)|(df['views']>q3+1.5*IQR) print(sum(cond)) 스스로 풀었을 때 이렇게 적었는데, or로 엮어서 합계를 구해도 각 조건 마다 카운트 해서 값을 정확히 내는 게 맞을까요?
#모의문제 2 - 내가 푼 것 import pandas as pd df=pd.read_csv('members.csv') #print(df.info()) cond=df.dtypes=='object' #print(df.shape) df=df.drop(df.columns[cond],axis=1) df=df.fillna(0) #print(df.shape) #print(df.info()) cond2=df.sum(axis=1)>3000 print(len(df[cond2])) 이렇게 해도 정답 73으로 동일한데, 이렇게 풀어도 되는지 여쭙고싶습니다.
age 컬럼의 결측치를 채운 후 이상치를 처리하는 순서로 진행이 되는 코드로 이해했습니다. 그런데, age 컬럼의 이상치가 음수, 소수, 0 등으로 이상치 처리 전 결측치를 채우기 위해 평균(mean)값을 먼저 구한다면, 이상치가 평균값에 영향을 끼쳐 결측치 채움(대입)에 문제가 있지 않을까 생각이 되는데, 결측치 및 이상치의 전처리 순서를 바꾸어 이상치 처리를 먼저 하는 것은 어떨까요?
안녕하세요 제로초님 질문있습니다. 강의에서 post 데이터 서버로부터 불러오고 화면에 렌더링 해주는 과정을 아래와 같이 이해하였습니다. prefetchQuery 로 서버로부터 데이터를 가져온다. 그렇게 가져온 데이터를 client component 에서 useQuery 로 가져온다 위와 같이 하는 이유가 궁금합니다. 사실 처음부터 클라이언트 컴포넌트로 useQuery 만 써도 문제없이 동작할텐데 useQuery 이전에 prefetchQuery 로 먼저 불러오는 이유는 ssr 을 위해서이고, 그말은 즉 seo 를 위해서 인가요? (useQuery 만 사용하면 csr 방식이여서..?) 감사합니다.
iOS 디바이스에서 input 요소에 포커스가 되면 가상키보드가 나타나면서 다음과 같은 문제가 발생합니다: 문제 상황 : 가상키보드가 올라오면서 웹뷰의 전체 document가 위로 이동 position: fixed 로 설정한 헤더, 바텀 버튼 등의 엘리먼트들이 함께 올라가면서 고정 위치를 유지하지 못함 시도해본 해결방법 : 가상 인풋(virtual input) 방식 적용 → 효과 없음 Visual Viewport API 활용 → 해결되지 않음 질문 : 이 문제를 해결할 수 있는 효과적인 방법이 있을까요? 특히 iOS Safari 웹뷰 환경에서 position: fixed 엘리먼트가 가상키보드의 영향을 받지 않고 제자리를 유지할 수 있는 방법을 찾고 있습니다.
이 단원 들어오면서 어렵네요. operator가 prometheus crd를 보고 statefulset prometheus 를 만들어준다고했는데 그럼 serviceMonitor crd를 보고는 operator가 무얼 만들어줍니까? serviceMonitor crd도 있고 prometheus설치하면서 service 리소스 타입도 있던데....이건 servicemonitor리소스와는 또 어떤관계인건지...? servicemonitor라는 crd servicemonitor kind타입의 리소스 아래 service들...... [root@k8s-master kube-prometheus-stack]# k get service -n monitoring NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE alertmanager-operated ClusterIP None <none> 9093/TCP,9094/TCP,9094/UDP 18h monitoring-grafana ClusterIP 10.109.212.0 <none> 80/TCP 18h monitoring-kube-prometheus-alertmanager ClusterIP 10.106.151.30 <none> 9093/TCP,8080/TCP 18h monitoring-kube-prometheus-operator ClusterIP 10.105.53.49 <none> 443/TCP 18h monitoring-kube-prometheus-prometheus ClusterIP 10.105.22.75 <none> 9090/TCP,8080/TCP 18h monitoring-kube-state-metrics ClusterIP 10.99.143.250 <none> 8080/TCP 18h monitoring-prometheus-node-exporter ClusterIP 10.101.93.137 <none> 9100/TCP 18h prometheus-operated ClusterIP None <none> 9090/TCP 18h 그리고 아래 설명에서 말한 service들은 대체 어떤 service들인가요? 실제 서비스할 앱들이 있는 pod를 select하고있는 service 리소스들을 말하나요? 아니면 아래 service라고 칭한건.... promethues 설치하면서 만들어진 serivceMonitor crd를 통해 만들어진 servermonitor 리소스가 있고 또 monitoring 네임스페이스에 있는 service 리소스들이 있는데 무얼 말하는지~~서비스서비스 계속 나오니 누구 어떤 서비스를 의미하는건지 구분이 통~ 안됩니다. ㅠㅠ 그리고 serviceMonitor crd안에 잇는 selector: matchLabels: app.kubernetes.io/instance: monitoring app.kubernetes.io/name: prometheus-node-exporter 이 설정을 그대로 monitoring-prometheus-node-exporter 라는 service 리소스에서 사용하는건가요? 여기 아래 서비스들. 앱이 들어있는 파드 select하는 서비스를 말하는지.. kube-prometheus-stack 설치시 생성되는 service리소스를 말하는지...도통 ㅠㅠ - endpoints : 매칭될 타겟 Service 의 Port 이름 - jobLabel : 타겟 Service 의 Label에 key가 jobLabel을 찾아 value 값을 매트릭의 job 라벨로 사용 - selector : 매칭될 타겟 Service 의 Label 정보
문제 2번에서 isnull() 로 결측치를 계산해 보니 f1 컬럼이 결측치가 30% 이상이었습니다. 이때 결측치가 30% 이상인 컬럼을 df.columns[...] 로 변수에 저장해서 사용하는 것보다, 컬럼 이름 f1 을 직접 코드에 넣는 방식이 더 적절한 건가요? 실무에서는 어떤 방식이 더 많이 쓰이는지도 궁금합니다.
안녕하세요. train과 test object 유형 또는 갯수가 다르게 되면 어떤 처리가 필요한가요? train.describe(include=object), test.describe(include=object) 프린트해서 보면 개수가 같은지 보고 있는데요. 1.다른 경우는 어떻게 해야하는지, 2.아니면 범주 자체가 다른데 갯수만 똑같으면 상관없는지 궁금합니다.
위에가 영상 속 코드고 밑에가 제가 작성한 코드 인데 영상 속 코드 처럼 안하고 제가 작성한 대로 해도 괜찮은가요? target = train.pop('price') from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(train,target,test_size=0.2, random_state=0)