수업 듣다가 궁금증이 생겨서 질문드립니다. 가변인자를 쓰면 값의 개수와 상관없이 함수가 실행되는 것 같은데 그러면 가변인자는 항상 함수에서 맨 마지막에 써야 하나요? 예를 들어 profile(name, age, *language, address) 이런식으로 함수를 구성하게 되면, 제가 profile ("유재석", 20, "파이썬", "자바", "C", "서울시") 이렇게 적었을때 어디까지가 language이고 어디부터가 address 인지 모르지 않을까 해서요.
관련 내용: 강의: 55. 해시 알고리즘6 - 해시 충돌 구현 21:56 pdf: 6. 컬렉션 프레임워크 - 해시(Hash) 24P 정리 부분 해시 인덱스를 사용하는 경우 데이터 저장을 할 때 평균 시간복잡도가 O(1) 이라고 설명. 의문점 private static void add(LinkedList<Integer>[] buckets, int value) { int hashIndex = hashIndex(value); LinkedList<Integer> bucket = buckets[hashIndex]; //O(1) if (!bucket.contains(value)) { //O(n) bucket.add(value); } } 위와 같이 항상 bucket이 contains(..) 메서드를 호출하여 중복된 값이 있는지 확인하므로 O(n)의 시간 복잡도가 소요됩니다. 그래서 저는 항상 데이터 저장을 할 때는 O(n)으로 계산해야 한다고 생각했습니다. 강의에서 말씀하신 내용은 이상적으로 해시 충돌이 별로 발생하지 않는 상황(그리고 구체적인 구현은 신경쓰지 않는 상황)이라 가정하고 O(1)이라고 한 것일까요?
안녕하세요 선생님 ! 선생님 코드로 구현을 완료하고 제가 커스텀 해보고 있는 중에 고민이 있어 질문글 남깁니다. 추천 수가 특정 개수 이상일때 hot article이 되고, 매일 갱신하는 것이 아닌, 한번 hot article이 되면 계속해서 hot article 게시판에 게시하고 싶습니다. 이럴 때 hot article을 데이터베이스에 저장하는 것이 좋을까요 아니면 redis에 저장하는 것이 좋을까요 ? 선생님의 의견이 궁금하여 질문 남깁니다.
주어진 데이터에서 로지스틱 회귀 분석을 수행해 유의확률(p-value)이 0.05 이상인 유의하지 않은 독립변수의 개수를 구하시오. (종속변수: Churn) 이 문제에 대한 답이 sum(model.pvalues[1:] > 0.05) 이렇게 돼있는데 >이 아니라 이상이니까 >=가 맞는거 아닌가용?
코랩에서 house_df.fillna(house_df.mean(), inplace=True)를 실행하였는데 에러가 나서 커뮤니티를 보니 # object가 아닌 number 타입을 별도 리스트로 추출 num_columns=house_df.dtypes[house_df.dtypes!='object'].index.to_list() # Drop 하지 않는 number 타입 컬럼들에 대해서 Null컬럼들은 평균값으로 대체 house_df[num_columns].fillna(house_df[num_columns].mean(),inplace=True) 이렇게 코드를 변경하여 실행해보라고 하여 실행하였습니다. 그런데, # Null 값이 있는 피처명과 타입을 추출 null_column_count = house_df.isnull().sum()[house_df.isnull().sum() > 0] print('## Null 피처의 Type :\n', house_df.dtypes[null_column_count.index]) 이 코드를 실행하니 Null 피처의 Type 중에서 float64 컬럼들은 null값이 제대로 처리가 안된 걸 알 수 있었습니다. 어떻게 해결할 수 있을까요?
안녕하세요. df = df. groupby로 하니까 결과값이 이렇게 나와서요. 기존 해설에 되어있는대로 하면 잘 나오는 데 왜 그런건지 궁금합니다! 그리고 sum에 numeric_only=True를 넣으니까 되는데 그냥 오류인가요? # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") df = df.fillna(method = 'bfill') #앞의 값은 ffill #df.isnull().sum() df = df.groupby(['city','f2']).sum(numeric_only=True) #groupby한 뒤에는 df안넣기? df.head()
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요. 2유형에서 원핫인코딩, 레이블인코딩이 있는데 보통 레이블 인코딩이 점수가 더 좋게 나오나요? 아니면 그때그때 평가지표로 확인을 해봐야 하나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 마지막에 metrics로 평가지표 만들어서 점수확인해보는 행위 안하고 그냥 제출해도되나요? 방법이 너무많아서 이젠 좀 헷갈리네요 ,, 만약 그렇게하려면 코드는 rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit (train, target) # 예측 후 제출파일 생성 pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred': pred}) submit.to _csv('result_7.csv', index=False) 이렇게 짜도 되나요?
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 데이터 분석 (쉽게! 전처리, pandas, 시각화 전과정 익히기) [데이터분석/과학 Part1]
안녕하세요! 먼저, 강의 잘 듣고 있습니다. 강의에서 설명해주신 방법대로 수업자료를 다운받았는데, 아래 파일명의 압축파일이 다운받아집니다. 00_PANDASPLOTLY_FUNCODING_FIRSTDATA 상기 폴더로 업로드 해두신게 맞는지 확인 부탁드립니다. 상기 폴더에는 아래 3가지 하위폴더만 존재하며 영상에서 설명해주신 python_core_summary.ipunb 파일은 존재하지 않습니다.. 답변 부탁드립니다. 감사합니다 :) - 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
