이런식으로 코드를 진행 했는데결과가 문자로 안나오고 숫자로 나오는데 혹시 원핫인코딩을 하지 않고 레이블 인코딩을 진행해서 그런건가요??

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요빅데이터 왕초보입니다 하지만 선생님 믿고 따라가려고 강의시작하였습니다..함수 부문에서return함수를 쓰는 이유가 정확하게 와닿지 않아서요..그냥 뭔가 미지수, a,b~로 도출하는것 같은데..return함수 쓰는거랑 안쓰는거랑 차이?점이 정확하게 무엇일까요 감사합니다

customerID를 필요 없다며 drop하셨는데,drop을 안하고 진행하면 에러가 나나요?굳이 뺄 필요가 없는 것 같아 타겟값만 전처리를 하고 레이블인코딩 진행했더니 최종 제출 파일 생성 시 에러가 납니다

import pandas as pd df = pd.read_csv('year.csv') # print(df.head()) df.info() # print(df.shape) df = df.T # print(df.shape) m = df.loc[:,1].mean() # print(m) # 110.18407960199005 sum(df.loc[:,1] > m)이렇게 풀었는데 결과값이 91이 나오더라구요.풀이를 보니 year.csv를 불러올 때 index 관련된 내용이 있던데 그걸 사용하지 않으면loc[2000] 이런 것들을 사용할 수 없게 되는건가요??

loc[2000] 같은 경우에 2000이 숫자형 타입이라 작은 따옴표를 안넣어주는건데실제 시험에서 그럼 df.dtypes 명령어를 통해서 미리 숫자형인지 문자형인지 파악하고 풀이를 진행하는 방향이 맞는걸까요? 강의 중엔 따로 언급이 없으셔서 질문드립니다!! 항상 감사합니다

생각보다 판다스 이론 공부하는데 머리 속에 쉽게 들어오지 않내요.(파이썬 진도는 다 나감)지금 제가 판다스 15 내장함수 중인데그동안에 하나 넘어갈 때 마다 좀 진도는 늦게 나가도코랩에서 주석을 이용해서 몇번씩 반복을 하면서 나가고 있어요.이런식으로 해서 과연 끝까지 다 나갈지는 의문이긴 한데어떤식으로 하는게 좋은지 한번 조언 듣고자 글 올렸어요.시간 되면 답변 부탁합니다.

list(train.columns[train.dtypes == object])# 인코딩을 위해 train + test print(train.shape, test.shape) df = pd.concat([train, test]) print(df.shape)<< 인코딩과정에서 이 두가지를 꼭 해야할까요 분류형문제에선 이 두가지를 안했었는데 회귀형문제에서는 unique수가 많이 차이나서 한다고 하셨는데 이 두가지 안하고 그냥 그 unique수 많은 컬럼을 삭제한 뒤에 원핫인코딩을 진행하면 안되나요?

6회 기출 다중분류 문제에서XGB를 사용하면 오류가 나는데 이유가 뭘까요? from xgboost import XGBClassifiermodel = XGBClassifier(random_state=0, verbose=-1) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/xgboost/sklearn.py in fit(self, X, y, sample_weight, base_margin, eval_set, verbose, xgb_model, sample_weight_eval_set, base_margin_eval_set, feature_weights) 1756 or not (classes == expected_classes).all() 1757 ): -> 1758 raise ValueError( 1759 f"Invalid classes inferred from unique values of `y`. " 1760 f"Expected: {expected_classes}, got {classes}"  ValueError: Invalid classes inferred from unique values of `y`. Expected: [0 1 2 3 4], got ['High' 'Low' 'Medium' 'Very High' 'Very Low'] 

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안녕하세요 강사님.저번에 응시했던 실기 10회 시험을 아쉽게 불합격해서, 이번 11월 29일에 치뤄질 실기 11회 시험을 응시하기 위해 강의를 다시 보고자 합니다.그러나 제가 1년 전에 강의를 구매해서 11월 4일에 강의가 만료되는 상황입니다.염치없지만 혹시 10일정도 강의 연장 가능한지 여쭤봅니다..! ㅠ 감사합니다.(참고로 제 이메일은 duddms0268@gmail.com 입니다.)

안녕하세요.2회기출문제의 경우 특이하게 train데이터가 2개로 나뉘어 제공되었는데 concat 함수로 작업을 하셨는데 id가 공통적으로 있긴 하지만, 동일한 순서로 되어있는지 알수 없어서 merge 함수를 사용하여 on = "id" 옵션을 추가하여 train데이터를 하나로 만들었는데concat, merge, join 어떤 걸 사용해도 괜찮을까요 ? 언제나 답변해주셔서 감사합니다 :)          

 안녕하세요. 퇴근후딴짓 빅데이터 분석기사 실기를 수강중인 학생입니다. 다름이 아니라 빅데이터 분석기사 실기 시험이 11월29일인데 강의 만료일이 11월13일이라 실기 시험 전 16일동안 강의를 듣지 못하네요. ㅠㅠ 시험전까지 동영상을 복습하면서 시험을 준비했으면 하는데요. 시험일까지 수강 기간을 연장할 수 있는지 문의드립니다.감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하십니까? 해당 강의 내용 중 회귀계수가 아래처럼 나오게 되는데 그럼 여기서 유형 A에 대한 회귀계수를 알고 싶으면 어떻게 해야하나요?summary로는 유형A의 회귀계수는 보는방법은 없을까요? 

작업형2 연습문제 "노트북 가격 예측"에서결측치 처리를 위해 범주형 컬럼에서는 "X"값으로 대체, 수치형 컬럼에서는 -1 값으로 대체하였는데 결측치 처리시 어떤 기준으로 해야하는 지표가 있을까요? 통일성있게 적용하고 싶습니다.

예시문제 작업형2에서 레이블 인코딩을 하려고 합니다.이전 수업에서 했던 방식대로# 인코딩(레이블)cols = test.select_dtypes(include='object').columnsprint(cols)# from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# le = LabelEncoder()# for col in cols:# train[col] = le.fit_transform(train[col])# test[col] = le.transform(test[col])# print(train.info())# print(test.info()) 이렇게 진행했는데 왜 오류가 뜰까요? 강의랑 다르게 cols에 주구매상품, 주구매지점, 환불금액까지 나오긴 했습니다.  혹시 결측치를 mode로 채워서 그런걸까요 ..?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요? 실기 체험환경에서 신뢰구간 구할때 결과가 이렇게 나오면 신뢰구간을 보려면 어떻게 하나요?3,4번째 컬럼을 따로 지정해서 봐야하나요?? 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요, 이번 11/29 빅분기 시험을 사정상 보기 어려워져서학습기간 멈춤를 신청하고 싶은데 최대 몇개월 학습 중단이 가능할까요?내년 3월이후 다시 준비해서 시험을 치뤄야 될 것 같습니다.

시험장에서 자동완성은 어디까지 가능한가요? 미리정의한 변수명은 tab으로 자동완성이 되나요?함수들도 궁금합니다. 감사합니다!

하는 방법이 있을까요?? 강의에서는 슉슉 빠르게 되는 것이 신기해서 여쭤봅니다!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 캐글에 있는 문제들 코랩에서 풀어보려고하는데 데이터를 어떻게 불러와야하는지 모르겠어요ㅜ깃허브 URL이나 이런건 없나요? import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('../input/titanic/train.csv')