from sklearn.preprocessing import RobustScaler cols = ['Age','AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases',] for col in cols: scaler = RobustScaler() train[col] = scaler.fit_transform(train[col]) test[col] = scaler.fit_transform(test[col]) train ValueError: Expected a 2-dimensional container but got <class 'pandas.core.series.Series'> instead. Pass a DataFrame containing a single row (i.e. single sample) or a single column (i.e. single feature) instead. 로버스트 스케일러를 라벨인코딩처럼 for 문으로 사용안되는 것인가요? 에러가 발생하네요
PS C:\Users\Master\Desktop\onbite-next> npm run dev npm ERR! Missing script: "dev" npm ERR! npm ERR! To see a list of scripts, run: npm ERR! npm run npm ERR! A complete log of this run can be found in: C:\Users\Master\AppData\Local\npm-cache\_logs\2024-11-18T14_22_23_262Z-debug-0.log 이런 오류가 발생했습니다..
custom id를 drop 하지 않고 검증 데이터 분리해서 랜덤포레스트 하면 could not convert string to float: 'CUST0734' 이러한 에러메시지가 뜨더라구요. 무조건 drop을 진행해야 하는건지.. 어쩔때 drop하고 어쩔때 안하는건지 비교가 가능할까요?
안녕하세요, 9.4 강의 최적화 후 배포 빌드때 문제가 발생했습니다. - 에러메시지 book/[id]/page.tsx 소스코드 server는 이미 배포가 되어있고.. vercel 서버 URL도 환경설정 잘 적용된거 확인했고. 로컬에서 npm run build까지 잘되었는데 혹시 any타입 빌드를 해결하려고 (.)book/[id]/page.tsx에서 이런식으로 프롭스를 넘겨서 발생한 문제일까요..?
안녕하십니까 기출2 작업형 1번 - 1번문제에서 문제 : (1)주어진 데이터셋(members.csv)의 'views' 컬럼 상위 10개 데이터를 상위 10번째 값으로 대체한 후 (2)'age'컬럼에서 80 이상인 데이터의 'views' 컬럼 평균값 구하기 코드: import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") df.head(5) df = df.sort_values('views',ascending=False) df.head(10) #min = df['views'][:10].min() min_value = df['views'].head(10).min() #print(min_value) = 9690 df.iloc[:10,-1] = min_value #print(df.head(11)) cond = df['age'] >= 80 =(K) print(df[cond]['views'].mean()) 문제에서 크게 (1), (2)를 구하라고 하는것 같은데 시험에서 답안을 제출할때 최종적으로 (K)부분에만 print 붙여서 제출하는게 맞을까요? Q2. 실제 시험장에서 문제를 보았을때 import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") 이런 setting이 되어있나요, 아니면 문제의 데이터위치를 보고 직접 코드를 쳐야하나요?
스트리밍은 Fetch 등 서버 컴포넌트에서 비동기 실행되는 것들이 완료되기 전에 로딩 화면 같은 것을 보여주는 것이라 이해했습니다. 그렇다면, 스트리밍을 사용하기 않는다면 API를 호출하고 이를 기다린 후, 이에 대한 데이터가 HTML에 포함되어 SEO에 도움을 줄 것 같은데요. 스트리밍을 사용한다면 HTML에 로딩 데이터가 보여집니다. 이를 해결할 수 있는 방법이 있나요? 아니면, 이는 SEO를 고려하지 않는 곳에서 사용해야 하는 기법인지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 강의수업 반복 수강 후에, 모의고사나 실제 기출문제 보는게 나을까요? 아니면 모의고사, 기출문제 까지 일단 같이 반복 하는게 나을까요? 그리고 작업형 3은 버리고, 1,2 위주로 학습 해도 괜찮을까요? 비전공자에다가 노베이스라서 선택과 집중 해야할거 같아서요.
ID,Segmentation 열로 최종 제출해라고 했는데 한가지 방법으로 풀기 강의에는 Segmentation만 pop으로 처리하고 1열 index 2열 pred 를 대입해서 제출을 해서요, 이와 같이 제출해도 무관한건지 궁금합니다. 그리고, 푸는방식도 바뀌는게 있을까요? 아래와 같이 하니 오류가 나는데 한가지 방법으로 풀기 방식으로 풀이가 가능할까요? target1=train.pop( 'Segmentation' ) target2=train.pop( 'ID' ) submit=pd.DataFrame({ 'ID' :target2, 'Segmentation' :pred})
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 시험환경에서 적응하려고 연습중인데, run하고 실행결과 창에서 칼럼이름 같은것을 그대로 복사해서 코드에 쓰려니까 복사가 안되요, 원래 그런가요??
