# 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 ! 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)
질문1) 한 트랜잭션 안에서 최초 getReference() 를 통해 가져온 애는 쭉 프록시 객체 로, find() 를 통해 가져온 애는 쭉 일반 객체 로 영속성 컨텍스트에 남는다고 보면 되나요? (두 경우 모두 별도로 영속성 컨텍스트를 비우는 등의 작업을 하지 않는다고 가정) 질문2) 링크1 의 답변에 의하면 영속성 컨텍스트 안에 프록시 객체를 담는 Map 과 진짜 객체를 담는 1차 캐시 가 있는 것으로 이해했습니다. 그럼 find() ( getReference() )는 아래와 같은 흐름으로 동작하는 게 맞나요? 프록시를 담는 Map 을 먼저 조회 (1차 캐시를 먼저 조회) 있으면 프록시 객체를 가져오고 없으면 1차 캐시에서 조회 (있으면 진짜 객체 가져오고 없으면 프록시 담는 Map 에서 조회) 1차 캐시에 있으면 그대로 가져오고 없으면 DB에서 조회 ( Map 에 있으면 그대로 가져오고 없으면 프록시 객체 생성) 질문3) 링크2 의 답변을 통해 프록시 객체는 영속 대상이 아니라고 말씀해주셨습니다. 그렇다면 em.detach(프록시객체); 는 어떻게 이해하면 되나요? detach() 라는 것이 영속 상태인 것을 준영속 상태로 바꿔주는 것인데 프록시 객체는 애초에 영속 대상이 아니라고 말씀해주셔서 헷갈리네요 전에 올렸던 다른 질문들인데요 AI 답변만 달려서 그런데 한번 확인부탁드립니다 https://inf.run/EcpuQ https://inf.run/75Xi1
안녕하세요. 정말 도움을 많이 받고 있습니다. 감사합니다. 항상 앱을 재시작하고 같은 아이디(whiteship)로 회원가입을 하시는데 계속 성공하시는 것 같아서 질문드립니다. 혹시 앱을 재시작하면 회원 목록이 초기화되는 코드가 있으신가요? 제가 놓친 것 같지만 부득이하게 질문드립니다. 감사합니다.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 뭐가 문제일까요 똑같이 타이핑 한 것 같은데 변수 초기화 오류 뜨네요
"Cannot invoke 'jdk.internal.platform.CgroupInfo.getMountPoint()' because 'anyController' is null" 다음과 같은 에러가 발생합니다. Mac Docker Desktop 환경 OpenJDK 17 slim 이미지 사용 로컬에서 진행했을 때 gpt에게 물어봤을 때와 stackoverflow를 확인해봤습니다. 이 에러는 Java 17 이상에서, JVM이 리눅스 컨테이너(CGroup) 안에서 리소스(CPU, 메모리 등) 정보를 가져오려고 할 때, Mac OS 에서는 리눅스 CGroup 시스템 이 아예 존재하지 않아서 발생 그리고 문제를 해결하기 위한 방법으로 프로메테우스를 비활성화하라는 답변을 주었는데, 해결방안을 적용해봐도 해결할 수 없었습니다. 그래서 생각한게 리눅스 컨테이너 이미지인 slim 버전에 대해서 생각하게 되었고, Dockerfile의 이미를 교체했을 때 FROM eclipse-temurin:17-jdk 정상적으로 실습을 수행할 수 있었습니다. 답변보다는 mac에서 진행할 경우 다음과 같은 문제로 머리아플 분들을 위해 작성했습니다.
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'
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 강의 할 때 보여주시는 화면은 문서로는 없나요?
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...
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())
