강의를 듣기전에 혼자 풀어보고 그러고 있는데 저는 아래와 같이 코드를 짜서 풀었는데 일단 답은 나오는데 이런식으로 앞으로 풀면 나중에 문제를 헤쳐나가기에 어느부분이 부족할까요 정말 단순하게 생각하고 짜본 코드입니다. ㅜ import pandas as pd df=pd.read_csv("data6-1-2.csv") df['학생전체']=df['1학년']+df['2학년']+df['3학년']+df['4학년']+df['5학년']+df['6학년'] #학생전체/교사수(교사한명당) df['교사한명당']=df['학생전체']/df['교사수'] df.sort_values('교사한명당',ascending=False) #re=df.groupby("학교명")["교사수"].sum() #re.sort_values()
안녕하세요 ~ 강사님 수업 실무적으로 잘 가르쳐주셔서 너무 잘 듣고 만족합니다. 현재 완벽한 프론트엔드코스를 거의 다 소화하고, 풀스택을 배우고자 합니다. 부트캠프에서 만든 고농축 백엔드 코스는 현재 수강한 프론트엔드 코스 내용과 겹치는 강의가 많고 강의량도 많다보니 구매가 고민스로운데요.. 강사님 강의중 관리자 모드와 유저모드간에 통신을 다루는 실무 프로젝트 중심의 백엔드까지 배울수 있는 강의가 있는지 추천받고 싶습니다.
안녕하세요 열심히 선생님거 보면서 빅분기학습하고 있습니다. 여러 문제 풀면서는 뭘 외워야 하는지도 잘 몰랐고 공부하면서 굉장히 복잡했는데, 확실히 한 가지 방법으로 풀기 강의를 보면서 문제를 푸니까 뭔가 그래도 잡히는 거 같아요 해서 최신 기출회차인 8회,9회도 한가지방법으로 풀기 colab으로라도 올려주실수 있는지 궁금합니다. 항상 늘 강의 잘 보고 있습니다.
안녕하세요! 24. 머신러닝 학습 및 평가 (분류) 25. 머신러닝 학습 및 평가 (회귀) 강의를 듣고 궁금한게 생겨서 질문을 남기고 있습니다! 0) 궁금증의 개요 : Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 날 때, 원핫 인코딩으로 풀기위해서는 합치기(concat) 와 분리를 사용하는 것으로 인지하고 있습니다. 1) 분류 문제의 경우 ① Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 남 -> 원핫 인코딩을 쓰려면 합치기 (concat) 사용 + 원핫 인코딩 사용 + 분리 -> 레이블 인코딩으로 합치기 (concat) 미사용하고, 풀이 진행함 2) 회귀 문제의 경우 ① Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 안남 ② 합치기(concat) -> 레이블 인코딩 -> 분리를 진행하고 풀이 진행함 3) 궁금한 점 ① 분류 문제에서 트레인 데이터와 테스트 데이터의 컬럼의 수가 다를 때, 원핫 인코딩으로 풀이 진행하려면 .concat 사용 -> 원핫 인코딩 -> 분리해야하는데 이 과정이 하기 싫으면 레이블 인코딩 사용하면 되나요??? ② Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 날때만, 원핫 인코딩에서 합치기와 분리를 진행하는거 아닌가요??? ③ 회귀 문제에서는 Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 안나는데, 왜 레이블 인코딩으로 합치기와 분리를 하신건가요??? ④ 회귀 문제에서 레이블 인코딩을 할 때, 왜 Test 데이터에는 트랜스폼을 진행안하신 이유가 있을까요? 분류 문제에서는 트랜스폼을 진행하셨는거 같은데 ㅠㅠ ⑤ 원핫 인코딩, 레이블 인코딩에서 합치기와 분리 순서가 맞는지 확인 부탁드려도 될까요? - 순서 : 합치기 -> 원핫,레이블 인코딩 -> 분리 ※ 제가 파이썬이 처음이라 궁금한점이 너무 많은거 같습니다 ㅜㅜ 번거롭게 해드려 죄송합니다ㅜㅜ
메일 전송을 커맨드로 지정해주셨는데, 어떤 상황에서 보통 사용되는지 궁금합니다. 그리고, 서비스 내에서 특정 상황에서 알아서 (python manage.py ~ 명령어를 터미널에 따로 입력하지않아도) 이메일을 보내게 하려는 것이라면 어떻게 커맨드로 설정해놓은 저 부분을 실행시키는지 궁금합니다.
선생님이 가르쳐 주신 웹서비스를 만들고 나서 (컨텐츠,로그인,결제 등 전부 포함), 위의 것들로 커서에서 구글 플레이스토어, 애플 스토어 등에 올릴 수 있나요? 커서와 수파베이스,버셀로 웹페이지 만들어서 사람들하게 공유하는것은 가능한데, 그걸 또 앱 배포용 코드(?)로 변환해서 만들 수 있는지요? 쳇지피티에 물어보면 이미 만들어진 웹서비스를 앱용으로도 가능하다는데... 커서에서도 쉽게(현재까지는 쉽게 배워서 쉽네요 ^^) 변환을 시킬 수 있는지 알고 싶습니다~
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?
