# age 컬럼 평균값으로 채우기 value = int(X_train['age'].mean()) print("채울 값:", value) X_train['age'] = X_train['age'].fillna(value) X_test['age'] = X_test['age'].fillna(value) 강의에서는 value 함수와 print 사용해서 평균값 채우셨는데 X_train['age'] = X_train['age'].fillna(X_train['age'].mean()) X_train.isnull().sum() 이렇게 간단하게 채우고 isnull().sum()으로 결측치가 0인지 확인하는 방법도 괜찮나요? value랑 print 부분이 이해하기 어렵고 실제로 적용하기도 어려울 것 같아서요 ㅜㅜ!!
영상에서 X_train 데이터 결측치 처리 하실 때 X_train['workclass'] = X_train['workclass'].fillna(X_train['workclass'].mode()[0]) X_train['native.country'] = X_train['native.country'].fillna(X_train['native.country'].mode()[0]) X_train['occupation'] = X_train['occupation'].fillna('X') 이렇게 해주셨는데 m1 = X_train['workclass'].mode()[0] m2 = X_train['native.country'].mode()[0] X_train['workclass'] = X_train['workclass'].fillna(m1) X_train['native.country'] = X_train['native.country'].fillna(m2) X_train['occupation'] = X_train['occupation'].fillna('X') 이렇게 저만의 방식으로 기호 만들어서 활용해도 되나요?
안녕하세요!! 강의 너무나도 잘 듣고 있습니다. 18-05 게시글 이미지와 함께 등록 23:25분에서 file에 대한 타입을 지정을 할 때 알려주신 방법 외에도 ! 를 이용해서 해결을 의도치 않게 했는데, 구글 및 스택오버플로우에도 Argument of type ' file | undefined' is not assignable to parameter of type 'File'. Type 'undefined' is not assignable to type 'File'.ts(2345) 해당 오류를 검색해보았지만 알려주신 방법들 외에는 느낌표를 사용하는 방법은 찾지 못했습니다. 이게 왜 되는건지... 도통 알수가 없네요... 이건 어떤 원리인가요?? 항상 감사드립니다.
안녕하세요 ! 수업 들으면서 열심히 실기 준비하고 있습니다 섹션5. 라이브러리 및 데이터 불러오기 강의에서 #상관관계 코드를 입력할 때 아래와 같이 뜨는데 corr(numeric_only=True) 형식으로 바뀐건가요?? # 상관관계 X_train.corr() # 판다스 버전이 최신으로 변경될 경우 에러 발생할 수 있습니다. 아래와 같이 numeric_only=True를 사용해주세요! sum(), mean()등도 모두 포함 # X_train.corr(numeric_only=True)
1강 '왜 Next.js 가 필요할까?(기술적인 등장 배경)' 에서 언급하신 영상들이 무엇인지 궁금해서 질문드립니다. 04:40 "이 비동기에 대한 의미는 한 번 설명드린 적이 있어요." 10:00 "서버 사이드 렌더링 시간에 저희가 이미 공부했으니까요." 두 지점에서 언급하신 Youtube 영상이 각각 무엇인지 URL을 알려주실 수 있으실까요?
✅ 모든 질문들은 슬랙 채널에서 답변드리고 있습니다. 💡 ”로펀의 인프런 상담소” 슬랙 채널 가입하기 💡 평일중에는 퇴근 이후(저녁 7시)에 답변을 받아보실 수 있고, 주말중에는 상시 답변드리고 있습니다. 안녕하세요, smtp 부분 이메일 인증 부분 진행하고있는데, smtp를 설정해야하는건가요? 그렇다면 어떻게 설정해야할까요? 리센드를 이용하면 도메인이 무조건 필요한거같아서요
안녕하세요. 양질의 강의 감사합니다. 다름이 아니라, Room Job내부 Execute를 구현하실때 Enter, Leave, BroadCast가 _players에 대한 락을 잡지 않는데, 이것은, main스레드에서 혼자 Flush함수를 실행하기 때문에 어차피 경합이 없어서 인가요? 만약 일감을 처리하려는 스레드가2개 이상일때부터는, 이런 공유데이터에 대해 작업을 하려는 경우 Execute 내부에서도 락을 잡도록 구현하게 될까요? 혹시, 이렇게 n개 이상의 Flush를 하려는 구조에서, Lock을 잡는게 맞다면, Lock때문에 자신의 Execute가 더이상 진행되지 않을때, 그 락을 잡은 스레드에게, 자신의 Job을 던져버리고, 다른 일감을 찾으러 가는 구조도 구현되게 될까요?
강의에서는 수치형 변수 스케일링 부분을 cols = [ 수치형 변수들] 변수 선언 후에 적용하셨는데 제 생각에는 이미 그 위에서 n_train, c_train, n_test, c_test 로 구분해 놓았기 때문에 불필요하다 생각해서 아래와 같이 작성했는데, 오류가 발생합니다. 왜그러는 걸까요? from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() n_train = scaler.fit_transform(n_train) n_test = scaler.transform(n_test) n_train.head() #오류내용 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'head'
어떤 가상 환경인지 환경 이름에 드러나게 작성해주는게 좋습니다. 변수명 작성할때도 a, b, 이렇게 하는 것 보다 name, age, 이런 식으로 의미를 명확히 담아서 만드는게 코드 유지보수하기 좋잖아요? 나중에 가상환경들이 많아졌을 때, 환경 이름이 venv, venv1, venv2, 이런식으로 되어 있는 것과, django_test_venv, flask_py310_env, streamlit_llm_chatbot_py311_venv 등으로 되어있는 것 중 어떤게 더 사용이 편할지 생각해보시면 되겠습니다. 이 강의도 그렇고 인터넷 보면 죄다 예제가 venv로 만드는 것으로 되어있는데 현업에서 이렇게 하다가 개고생하고 드리는 말씀이니 참고하세요...
안녕하세요. 강의 항상 즐겁게 보고 있습니다. 강의 중 ClientService 내에서 발생하는 ServerSession의 레퍼런스 카운트 관리에 대해 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 제 이해로는, ClientService의 Start 함수에서 session을 명시적으로 hold해주지 않는다면, Session의 ProcessConnect 함수에서 connect event의 owner를 release한 이후에는 해당 session의 레퍼런스 카운트가 0이 되어야 정상이라고 생각했습니다. 그런데 샘플 코드에서는 레퍼런스 카운트가 2 이상으로 유지되고 있는 것을 확인하여, 이에 대한 설명을 부탁드리고 싶습니다. 감사합니다.
과거에 파이썬을 배울때 df[출력행][조건] 이런식으로 배워서 익숙한데 2회 기출유형(작업형1) 3번 문제 마지막은 df[조건][출력행] 으로 되어 있어 궁금한 점이 있습니다. 순서는 상관이 없는건가요? 전 아래와 같이 코딩했고 결과값은 같습니다. print(df['age'][cond1|cond2].sum())
