[문제]주어진 데이터에서 상위 10개 국가의 접종률 평균과 하위 10개 국가의 접종률 평균을 구하고, 그 차이를 구해보세요 . (단, 100%가 넘는 접종률 제거, 소수 첫째자리까지 출력) import pandas as pddf = pd.read_csv('../input/covid-vaccination-vs-death/covid-vaccination-vs-death_ratio.csv') #시간에 따라 접종률이 점점 올라감df2 = df.groupby('country').max()df2 = df2.sort_values(by='ratio', ascending = False) #100%가 넘는 접종률 제거cond = df2['ratio'] <= 100df2 = df2[cond] top = df2['ratio'].head(10).mean()bottom = df2['ratio'].tail(10).mean()print(round(top - bottom,1)) 문제와 정답코드는 위와 같이 적어주셨는데, 여기서 #시간에 따라 접종률이 점점 올라감df2 = df.groupby('country').max() 이 말의 뜻과, 코드가 이해가 되지 않습니다.

안녕하세요 HPC를 사용하고 있는데 도커가 사용 불가능한 HPC라 우선은 구글링하여 airflow를 설치하고 강의를 듣고 있습니다. 아직 1강인데, 혹시 차후에 도커가 없어서 강의를 못따라가는 상황이 생길까요? 수강신청전에 미리 확인해봤어야 했는데 죄송합니다 ㅜㅜ!

안녕하세요.강의와는 무관한 질문이지만 본 강의 수강 완료 후 혼자서 프로젝트를 하고 있습니다.현재 구글 리뷰 크롤링 & 스크랩중인데요. 해당 에러가 발생하는 이유를 도무지 찾을 수 가 없어서 질문 드립니다...여러 사이트를 크롤링 해보고 엑셀을 생성 해 보았지만 왜 이런 에러가 발생하는지 로그를 봐도 제대로 표시가 안되니깐 찾기가 힘드네요.구글 리뷰 사이트만 20여개 스크랩 했었고 엑셀도 제대로 생성 되었으니 스크랩 코드 자체에는 문제가 없는거 같습니다. 다만 이 부분에서만 문제가 생깁니다.### 에러 발생 로그[2024-06-12 09:42:59,954] [ERROR utils.py:179] >>Traceback (most recent call last): File "scraper\scrap_crawlers.py", line 1365, in get_review_details File "scraper\utils.py", line 202, in create_xlsx_file File "scraper\utils.py", line 181, in create_xlsx_file File "pandas\util\_decorators.py", line 333, in wrapper File "pandas\core\generic.py", line 2417, in to_excel File "pandas\io\formats\excel.py", line 952, in write File "pandas\io\excel\_openpyxl.py", line 490, in writecells File "openpyxl\cell\cell.py", line 218, in value File "openpyxl\cell\cell.py", line 197, in bindvalue File "openpyxl\cell\cell.py", line 165, in check_stringopenpyxl.utils.exceptions.IllegalCharacterError: 동생한테추천받았는데이렇게편한어플이있다니너무좋아요.현금비율은좋지않지만 신경많이안써도되서괜찮네요~ cannot be used in worksheets.During handling of the above exception, another exception occurred:###cannot be used in worksheets. 이놈이 말썽이네요...아래와 같이 테스트 케이스 만들어서 적용했을 때는 제대로 작동했었습니다.import asyncio from scraper.utils import create_xlsx_file, save_to_xlsx DEFAULT_NAME = "test" async def main(): data = { "message": "동생한테추천받았는데이렇게편한어플이있다니너무좋아요.현금비율은좋지않지만 신경많이안써도되서괜찮네요~" } xlsx_file = await create_xlsx_file( data, file_name=DEFAULT_NAME, sheet_name=DEFAULT_NAME ) await save_to_xlsx(xlsx_file, DEFAULT_NAME) asyncio.run(main()) # utils.py # 엑셀 가로 폭 조정하는 함수 async def calculate_dimension(worksheet: Worksheet) -> None: try: for column_cells in worksheet.iter_cols(): length = max(len(str(cell.value)) for cell in column_cells) adjusted_width = (length + 2) * 1.2 # 조정된 폭 계산 column_letter = get_column_letter(column_cells[0].column) worksheet.column_dimensions[column_letter].width = adjusted_width except Exception as e: message = f"엑셀 폭 조정 중에 예외 발생: '\n{e}" logger = await get_logger() logger.error(message) print(message) raise e # 엑셀에 서식 스타일 지정하는 함수 async def cell_pattern_fill( df: pd.DataFrame, worksheet: Worksheet, head_fill_color: str = "4472C4", head_font_color: str = "FFFFFF", body_fill_color: str = "D9E1F2", body_font_color: str = "000000", head_border_color: str = "2E5C99", body_border_color: str = "B4C6E7", fill_type: fills = "solid", ) -> None: try: # Define border styles thin_border_head = Border( left=Side(border_style="thin", color=head_border_color), right=Side(border_style="thin", color=head_border_color), top=Side(border_style="thin", color=head_border_color), bottom=Side(border_style="thin", color=head_border_color), ) thin_border_body = Border( left=Side(border_style="thin", color=body_border_color), right=Side(border_style="thin", color=body_border_color), top=Side(border_style="thin", color=body_border_color), bottom=Side(border_style="thin", color=body_border_color), ) # Set header row style for row in worksheet.iter_rows( min_row=1, max_row=1, min_col=1, max_col=df.shape[1] ): for cell in row: cell.fill = PatternFill( start_color=head_fill_color, end_color=head_fill_color, fill_type=fill_type, ) cell.font = Font(color=head_font_color, bold=True) cell.border = thin_border_head # Set body row style for i, row in enumerate( worksheet.iter_rows( min_row=2, max_row=worksheet.max_row, min_col=1, max_col=df.shape[1] ) ): for cell in row: if i % 2 == 0: cell.fill = PatternFill( start_color=body_fill_color, end_color=body_fill_color, fill_type=fill_type, ) cell.font = Font(color=body_font_color) cell.border = thin_border_body except Exception as e: message = f"엑셀 서식 지정 중에 예외 발생: '\n{e}" logger = await get_logger() logger.error(message) print(message) raise e # 본 강의 drf 엑셀 생성 파트를 참고해서 만든 엑셀 생성 함수 async def create_xlsx_file( data: Union[Dict, List], file_name: str = DEFAULT_DIR_NAME, sheet_name: str = DEFAULT_DIR_NAME, ) -> BytesIO: df = pd.json_normalize(data) io = BytesIO() io.name = file_name try: writer = pd.ExcelWriter(io, engine="openpyxl") # noqa df.to_excel( writer, index=False, engine="openpyxl", sheet_name=sheet_name, ) workbook = writer.book worksheet = workbook.active tasks = [ calculate_dimension(worksheet), cell_pattern_fill(df, worksheet), ] await tqdm.gather(*tasks, desc=f" 엑셀 파일 생성중") writer._save() # noqa except Exception as e: message = f"엑셀 생성 중에 예외 발생: '\n{e}" logger = await get_logger() logger.error(message) print(message) raise e io.seek(0) return io # 엑셀 저장 함수 async def save_to_xlsx( xlsx_file: BytesIO, dirname: str = DEFAULT_DIR_NAME, ): output_path = BASE_DIR / "스크랩_결과" / "엑셀" / dirname output_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True) now = datetime.datetime.now() timestamp = now.strftime("%Y-%m-%d_%H_%M") filename = f"{xlsx_file.name}_{timestamp}" extension = ".xlsx" file_path = output_path / (filename + extension) try: async with aiofiles.open(file_path, "wb") as f: await f.write(xlsx_file.getvalue()) except Exception as e: message = f"엑셀 파일 저장 중에 예외 발생: '{filename}'\n{e}" logger = await get_logger() logger.error(message) print(message) raise e전체적인 함수는 위와 같으며 엑셀 생성 중에 에러가 발생하였으니 create_xlsx_file 함수 부분에서 해결을 해보아야 할것 같습니다.아니면 혹시 엑셀의 행을 생성 중에 에러가 발생하였을 때 해당 행은 스킵하고 이어서 진행하게 하는 방법이 있을까요?? "raise e"을 발생 시키지 않아도 엑셀 생성 작업 스킵이 되지않고 작업 자체에 문제가 생기네요

작업형 2 - 데이터 전처리에서 공식같은 게 있을까요?? 이 의미는  데이터 타입이 object, int/float 섞여있을 때 수치형만 모아서 분석을 한다거나수치형+범주형 같이 모아서 분석을 한다거나 위 두 개의 경우 점수 배점 차이가 없을지 궁금합니다.

케글에서 다운받았는데 X_train.csv y_train.csv X_test.csv는 없고 Train.csv 파일 하나 있네요. 어떻게 된걸까요?

안녕하세요 선생님 저는 작업형 2를 아래와 같은 매커니즘으로 푸려고 합니다.train.info()를 통해서 object 컬럼 확인→ 만약 범주형 데이터가 있다면?→ 라벨인코딩(여기서 cols = train.select_dtypes(include='object').columns 로 해서 푸려고 합니다.)→target = train.pop('타겟컬럼')train = train.drop('ID',axis=1)test_ID = test.pop('ID')→train_test_split을 통해 검증데이터 분리train_test_split(train, target, test_size=0, random_state=0)<여기서 train과 target으로만 쓰기 위해서 위에서 pop과 drop을 진행했습니다.>→모델 예측 및 검증무조건 랜덤포레스트로 진행하고 그 후에 하이퍼파라메터 튜닝으로 성능 비교해볼 생각입니다.→평가지표에 따른 성능 비교→하이퍼파라메터 튜닝 적용해보기→DataFrame 만들기→csv만들기매커니즘에 따른 코드는 다음과 같습니다. train.info() from sklearn.preprocessing import LabelEncodercols = train.select_dtypes(include='object').columnsfor col in cols:le = LabelEncoder()train[col] = le.fit_transform(train[col])test[col] = le.transform(test[col]) target = train.pop('타겟컬럼')train = train.drop('ID',axis=1)test_ID = test.pop('ID') from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0, random_state=0) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf = RandomForestClassifier(random_state=0, max_depth = 5, n_estimators = 500)rf.fit(X_tr,y_tr)pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_scoreprint(f1_score(y_val, pred, average='macro')) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'ID' : test_ID,'타겟컬럼' : pred}) submit.to_csv('0000.csv', index=False)여기서 질문은1. pop과 drop을 저 단계에서 해줘도 무방한가요?cols를 라벨 인코딩에서 먼저 정의해주게 되는데 그 이후에 pop과 drop써도 무방한지 여쭤봅니다.2. 물론 어떤 데이터를 주냐에 따라 다르겠지만 위와 같은 과정으로 진행해도 점수획득에 큰 무리 없겠죠?(교차검증등등은 진행하고 싶지 않아서요)3. 범주형 데이터가 하나도 없다면? 그럴일이 없을거 같긴한대 그러면 인코딩단계만 빼고 그대로 진행하면되나용? 

원핫인코딩과 drop_first=true 를 통해 다중공선성을 줄이고 유형A가 제거된 상태인데 독립변수에 유형A를 포함하고싶으면 어떻게 해야하나요?

RandomForestClassifier만 적용하여 앙상블 학습하였을때 ROC_AUC_SCORE가 1.0이 나오는데,, 연습문제 동영상과 같이 0.84.... 가 나오지 않고 1.0이 나오는 이유가 뭘까요 혹시 과적합이라면 오답이라고 할 수 있을까요? 전체 소스 공유합니다. import seaborn as sns import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier df = sns.load_dataset('titanic') # 결측치 제거 df['age'] = df['age'].fillna(df.age.mean()) df['deck'] = df.deck.fillna(method='bfill') df['deck'] = df.deck.fillna(method='ffill') df['embarked'] = df.embarked.fillna('S') df['embark_town'] = df.embark_town.fillna('Southampton') df.isna().sum() from sklearn.preprocessing import LabelEncoder obj = ['sex', 'embarked', 'class', 'who', 'adult_male', 'deck', 'embark_town', 'alone'] encoder = LabelEncoder() for i in obj: df[i] = encoder.fit_transform(df[i]) category = ['pclass', 'sex', 'class', 'who', 'adult_male', 'alone'] for i in category: df[i] = df[i].astype('category') df = pd.get_dummies(df) scaler = MinMaxScaler() lst = ['age', 'fare'] scaler.fit(df[lst]) df[lst] = scaler.fit_transform(df[lst]) y = df['survived'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df, y, test_size=0.3, stratify=y, random_state=23) ml = RandomForestClassifier() ml.fit(X_train, y_train) pred = pd.DataFrame(ml.predict_proba(X_test)) from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score print(roc_auc_score(y_test, pred.iloc[:, 1]))

데이터셋 분할 시에 iloc안쓰고 그냥df[:210] 이렇게 나눠도 상관 없나요.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요범주형 데이터가 있으면 필수로 인코딩을 해줘야하는걸로 알고 있는데요이때 무조건 라벨인코딩으로 진행하려고 하는데 문제없는 사항인가요?

5-1 제출 시에 타겟은 Attrition_Flag에서 1과 0으로 기재되어있고 y_test.csv 파일을 봐도 0, 1 로 되어있던데강의에서 제출 시에는 predict_proba로 확률값을 제출하던데 왜 그렇게 제출해도 괜찮은지 잘 이해가 안 갑니다 ㅜ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다.오류 없이 결과는 나왔습니다. 제 코드가 맞는지, 엉뚱한지 확인이 어려워 질문드립니다.맞는 풀이인가요? 고쳐야 할 부분이 어떤 부분인가요?ID 드랍하지 않고 쭉 진행했는데, 이러할 경우 문제가 되나요?roc_auc_score, submit 과정에서 pred에 [:,1]을 하면 오류가 없고, 빼면 오류가 생기는데 pred[:,1]인 이유가 헷갈립니다.랜덤포레스트에서 random_state=2024만 적어서 돌려도 되나요?질문이 장황한데 답변 주셔서 항상 감사합니다!cols = ['Warehouse_block' ,'Mode_of_Shipment','Product_importance' , 'Gender'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N'], test_size = 0.2, random_state = 2024) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(n_estimators=160, max_depth=20, random_state=2024) rf.fit(X_train, y_train) pred = rf.predict_proba(X_test) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_test, pred[:,1])) pred = rf.predict_proba(X_test) pred submit = pd.DataFrame({ 'ID': X_test['ID'], 'pred':pred[:,1] }) submit.to_csv("result.csv", index=False) import pandas as pd df = pd.read_csv("result.csv")

안녕하세요 선생님,CLIENTNUM,Attrition_Flag타겟 분류 문제에서, y가 분류니까roc_auc_score을 구할 때 predict_proba를 이용해서 구했는데 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val)print(accuracy_score(y_val, pred)) # 정밀도 print(precision_score(y_val, pred)) # 재현율 (민감도) print(recall_score(y_val, pred)) # F1 print(f1_score(y_val , pred))정확도 ~ f1까지는 proba를 안하고 바로 구했는데어떤 차이로 인해 얘네는 proba를 안하게 될까요 ? ㅜㅜ

 선생님, 이제 한 열흘 정도 남은 상황에서강의 보면 이해는 되는데 실제로 타이핑 치려니까 머리속이 하얘지면서 어려운데, ㅠ 앞으로 남은 기간동안은 어떤 방식으로 공부를 하는게 좋을까요? 강의를 빼곡히 노션에 정리하면서 멘트나 그런것들 정리해뒀는데... 막막하네요ㅜ.ㅜ 1유형은 캐글 반복 + 2유형 기출만 반복(1~7회)3유형은 회귀분석이랑 분산분석 2개만 외워가려고요..ㅎ 갑갑하네요ㅜ.ㅜ 증말

문제 1-2 accuracy를 구하는 문제를 저는 다음과 같이 풀었습니다.from statsmodels.formula.api import logitmodel = logit('purchase~income', data=train).fit()target = test.pop('purchase')pred = model.predict(test) > 0.5from sklearn.metrics import accuracy_scoreprint (round(accuracy_score(target, pred),3)) 답은 0.507로 동일하게 나오는 것 같습니다.다음과 같이 풀어도 문제 없는걸까요?그리고 pred = model.predict(test) > 0.5에서 '>0.5'의 역할은 무엇인지 다시 한번 설명해 주실 수 있을까요?

답변 감사합니다!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요cond1 = df['종량제봉투종류'] == '규격봉투' cond2 = df['종량제봉투용도'] == '음식물쓰레기' cond3 = df['2ℓ가격'] != 0 df = df[cond1 & cond2 &cond3] print(round(df['2ℓ가격'].mean()))위 작업에서 cond1,2,3를 df에 대입하지 않고 print문으로평균을 구할 수 있는 방법이 있나요??아니면 따로 방법이 없어서 df에 대입 후 2ℓ가격의 평균을 구한 건지 궁금합니다!

안녕하십니까. 선생님 수업 잘 듣고 있는데 제가 전처리나 피처엔지니어링에서 정확한 기준을 모르겠습니다. 그냥 object타입을 모두 제거하거나 아니면 결측치가 있는 경우 어떤것은 제거하고 어떤것은 0으로 채우는데 정확한 기준이 있나요? 있다면 대략적인 기준을 알고 싶습니다.

문제에서 자료형이 object인 칼럼을 삭제하라고 하였는데df.head()로 출력하면 'age', 'f1', 'f2', 'f5', 'views' 가 object인 칼럼을 제외한 칼럼이지만,df.info()로 출력하면 아래 사진과 같이 'age', 'f1', 'views' 만이 object인 칼럼을 제외한 칼럼으로 나옵니다.어떤게 맞는 기준인지 판단하기가 어려워 질문 드립니다.이럴 땐 어떻게 사고하고 판단하여야 할까요?

피처 엔지니어링의 전체 과정에 대해서 잘 이해가 안되서 질문 드립니다.데이터 전처리를 통해 결측값과 이상값을 처리하고, 수치형 변수와 범주형 변수로 나눈 뒤 수치형 변수는 스케일링을 적용하고 범주형 변수는 인코딩을 적용하고 그 이후에 나눈 수치형 변수와 범주형 변수를 합친다.만약 수치형 변수와 범주형 변수를 합친 후 train 데이터와 test 데이터의 shape를 출력했을 때, 각각의 컬럼 수가 다르다면 인코딩을 잘못한 것이다.train데이터와 test 데이터의 shape를 출력했을 때 컬럼 수가 다르다는 걸 알게 되면 그때부턴 어떻게 해야 되나요?데이터를 다시 새로 load하고범주형 변수와 수치형 변수의 컬럼 정보를 리스트에 저장한 후 train data와 test data를 합쳐서합친 전체 data의 수치형 변수 컬럼과 범주형 변수 컬럼에 대해 각각 스케일링과 인코딩을 진행한 후 train data와 test data로 나눠줘야하는 건가요?제가 이해한 것이 맞는 건지 궁금합니다!!강의 잘 듣고 있습니다. 감사합니다!^^