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공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
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결과 값이 나오긴 하는데 그 위에 붉은색으로 오류.. 인건지 뭔가가 나옵니다.. 내용은 다음과 같은데요 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). 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Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) 강좌 내용과 같게 결과는 나오는데 위처럼 나오는 이유를 모르겠습니다...
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공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기
1.5 groupby 까지 안막히고 잘 오다가 여기서 막힙니다. df_last.groupby(["지역명"]).mean() 작성했을때 TypeError: agg function failed [how->mean,dtype->object] 에러가 뜹니다. 그런데 이어서 ["평당분양가격"]을 타이핑 하면 정상 결과가 나옵니다. 무슨 문제일까요.,?
해결됨
[2025 신규] 어서와, Fast API는 처음이지?
(base) PS C:\Users\JaeJun> curl http://127.0.0.1:8000 StatusCode : 200 StatusDescription : OK Content : {"Hello":"World"} RawContent : HTTP/1.1 200 OK Content-Length: 17 Content-Type: application/json Date: Sun, 28 Apr 2024 07:59:31 GMT Server: uvicorn {"Hello":"World"} Forms : {} Headers : {[Content-Length, 17], [Content-Type, application/json], [Date, Sun, 28 Apr 2024 07:59:31 GMT], [Server, uvicorn]} Images : {} InputFields : {} Links : {} ParsedHtml : mshtml.HTMLDocumentClass RawContentLength : 17 powershell을 통해 호출할 경우 위와 같이 GET이 정상적으로 되지만 웹브라우저를 통해서 접근할 경우에는 Chrome이나 Edge 모두 연결할 수 없다고 합니다.. 인바운드,아웃바운드 모두 8000을 혹시 몰라 열어둔 상태이며, 8000이 아닌 8000-8010까지 포트를 변경해봤는데 안되고 있습니다. 어떻게 해야할까요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수치형은 robustscaler를 사용하려고 하는데여 from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() cols = x_train.select_dtypes(exclude='object') for col in cols: x_train[col] = scaler.fit_transform(x_train[col]) x_test[col] = scaler.transform(x_test[col]) 이렇게 하면 ,ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[ 888. 1308. 151. ... 173. 1244. 893.]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 이런 오류가 납니다... 어떻게 수정해야 하나여
미해결
파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
수업에서 DBSCAN 결과가 이렇게 내왔는데 그러면 OUTLIER도 파란색이고 모여있는데도 색깔이 다른 곳들이 있으니 학습이 잘 된 건 아닌 케이스일까요? 감사합니다!
미해결
파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
늘 강의 잘 듣고 있습니다! DBSCAN에서 Radius(R)와 Minimum Neighbor number(M)을 가르쳐주시고 Core, Border 개념을 소개해주셨는데 헷갈리는 부분이 있어 질문 드립니다. pdf 자료를 보며 R에 2unit 이렇게 되어 있는데 이 Unit이라는 건 데이터 포인트의 점 크기를 말하는 걸까요? 그리고 정한 M 값 이상의 데이터 포인트들이 R 안에 들어오면 Core고 Border는 R안에 데이터포인트가 M 보다 작은 수만큼 있는 경우, 다른 Core가 R 안에 있는 경우를 말하는 건가요? (R안에 다른 데이터포인트가 하나라도 있으면 Border인지 궁금합니다)
미해결
파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
(1) Feature scaling 실습 강의를 듣다가 궁금한 점이 있어 질문드립니다! 타이타닉 자료에서 나이에 대한 결측치는 중간값으로 처리하고, Embarked의 경우 drop을 하는 걸로 알려주셨는데요 🙂 원래 없는 값인데 중간 값으로 결측치를 채워주는 것도 그렇구 다른 FEATURE값이 있는데 결측치가 있는 row라고 지워버리는 것도 그렇고 결측치가 주는 영향이 그만큼 크기 때문인가요?? 값이 비어있는 것보다는 평균으로라도 채워놓는 게 좋은 건지, 다른 feature 정보가 있더라도 결측치가 있는 row는 지우는 게 좋은 건지 feature engineering에 대해 제대로 이해하지 못한 것 같아 여쭤봅니다! (2) SKEW된 FARE에 log를 취해주셨는데요! 사실 그래프만 보면 parch도 sibsb도 한 쪽으로 쏠려있고 한 쪽이 많은 느낌인데 왜 fare만 skew로 log를 취해주신 걸까요? (3) 교재에서는 train_test_split 부분을 이렇게 해주셨는데요! X_train = df_titanic[:700] X_test = df_titanic[700:] y_train = X_train.pop('Survived') y_test = X_test.pop('Survived') X_train, X_test에서 survived 부분을 안 빼줘도 되는 건가요?? 늘 감사합니다!!
미해결
파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
타이타닉 탑승자 자료로 Feature scaling을 실습하는 강의에서, heatmap을 그리는 부분을 듣고 있는데요! g=sns.heatmap(df_titanic.corr(numeric_only=True),annot=True,cmap='coolwarm') 교재에는 이렇게 되어 있는데 실제 강의에서는 numeric_only=True 부분을 작성하지 않고도 똑같이 그리셨더라구요! 교재 코드에 해당 부분이 있는 이유가 궁금해 여쭤봅니다! 감사합니다 :)
해결됨
Airflow 마스터 클래스
안녕하세요. 외부 파이썬 함수 수행하기가 안되어서 문의드리게 되었습니다. 저는 Pycharm이 익숙해서 Pycharm으로 하고 있었는데, Pycharm의 경우 .env파일이 인식이 안되는 걸까요..? common 모듈을 발견하지 못하네요... .env파일을 아래와 같이 설정하였고 dags_python_import_ func.py 에서도 Enable EnvFile에 체크표시를 하였는데 여전히 해당 모듈을 읽지 못하네요...ㅠㅠ 혹시 Pycharm의 경우 .env파일을 다르게 설정해야하는 걸까요...?
미해결
실습으로 끝장내는 웹 크롤링과 웹 페이지 자동화 & 실전 활용
안녕하세요! 차근차근 잘 보고 있습니다. 선생님이랑 똑같이 따라하고 있는데 저는 자꾸 에러가 나서요ㅠㅠ ".logo_naver"가 없어진거 같아서 다른걸 붙여서 했는데도 오류가 나는데 뭐가 잘못된 걸까요ㅠㅠㅠㅠ 답변이 선생님이랑은 다르게 이렇게 나와서요ㅠㅠ 똑같이 따라하는데 뭐가 잘못된 건지 모르겠어요ㅠㅠ
미해결
파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
랜덤포레스트와 그래디언트부스팅 강의에서 마지막에 FEATURE importance를 pd.series로 하는 과정이 나오는데, 그래프를 그리기 전 이 과정이 왜 필요한 건가요? 감사합니다!
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파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
feature scaling에서 X_test는 fit_transform이 아니라 transform만 해야한다고 하셨는데요! (logistic regression 실습 18분 부근) 어차피 X_train과 평균과 표준편차가 동일할 거라는 건 이해가 되지만, 미래 값인 X_test의 평균/표준편차를 구할 순 없다는 말씀은 이해가 잘 되지 않습니다 ㅠㅠ, 그리고 어차피 동일하다면 X_test에 fit_transform을 해도 같은 결과가 나와야 하는 거 아닌가요? 늘 감사합니다!
미해결
[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요! 쌤 인프런, 유튜브 강의 보면서 잘 만들어 가고 있었는데 현재 코드에서 아무리 수정을 해도 css를 잘못 가져오는건지 오류가 생겨서 답답해서 질문 들고 왔습니다 현재 css 코드 찾기 좀 부탁드릴게요ㅠㅠ 안되는 항목 ✔ 연예뉴스 -> 내용을 못 가져옴 ✔ 스포츠뉴스 -> 제목, 날짜, 내용 다 못 가져옴 css를 여러개 바꿔서 넣어봐도 저는 자꾸 찾을 수 없다고 크롤링 됩니다 도와주세요,,,,,,, #네이버기사 크롤링 엑셀저장 import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import pyautogui from openpyxl import Workbook #사용자입력 keyword = pyautogui.prompt("검색어를 입력하세요") lastpage = int(pyautogui.prompt("몇 페이지까지 크롤링 할까요?")) #엑셀 생성 wb = Workbook() #엑셀시트 생성 ws = wb.create_sheet(keyword) #열 너비 조절 ws.column_dimensions['A'].width = 60 ws.column_dimensions['B'].width = 30 ws.column_dimensions['C'].width = 60 ws.column_dimensions['D'].width = 150 #행 번호 row = 1 #페이지 번호 pageNum = 1 for i in range(1, lastpage*10, 10) : print(f"{pageNum}페이지 크롤링중입니다 =================") response = requests.get(f"https://search.naver.com/search.naver?where=news&query={keyword}&sm=tab_opt&sort=1&photo=0&field=0&pd=3&ds=2024.04.11&de=2024.15.20&news&query={keyword}&start={i}") html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') articles = soup.select("div.info_group") #뉴스기사 div 10개 추출 for article in articles: links = article.select("a.info") #리스트 time.sleep(0.7) if len(links) >= 2: #링크가 2개 이상이면 url = links[1].attrs['href'] #두번째 링크의 href를 추출 response = requests.get(url, headers={'User-agent': 'Mozilla/5.0'}) html = response.text soup_sub = BeautifulSoup(html, 'html.parser') content = soup_sub.select_one("#newsct_article") if content: content_text = content.get_text(separator="\n") else: content_text = "내용을 찾을 수 없습니다." title = None date = None #만약 연예 뉴스라면 if "entertain" in response.url: title = soup_sub.select_one(".end_tit") date = soup_sub.select_one("div.article_info > span > em") content = soup.select_one("#articeBody") #만약 스포츠 뉴스라면 elif "sports" in response.url: title = soup_sub.select_one(".Main_article_title") content = soup.select_one("._article_content") else: title = soup_sub.select_one(".media_end_head_headline") date = soup_sub.select_one("span.media_end_head_info_datestamp_time._ARTICLE_DATE_TIME") #본문 내용안에 불필요한 div, p제거 divs = content.select("div") for div in divs: div.decompose() paragraphs = content.select("p") for p in paragraphs: p.decompose() print("=======제목======= \n", title.text.strip() if title else "제목을 찾을 수 없습니다.") print("=======날짜======= \n", date.text if date else "날짜를 찾을 수 없습니다.") print("=======URL======= \n", url) print("=======내용======= \n", content.text.strip() if content else "내용을 찾을 수 없습니다") # 'else' 블록에서 'date' 변수 정의는 여기서 끝나도록 수정 ws['A1'] = '제목' ws['B1'] = '날짜' ws['C1'] = 'URL' ws['D1'] = '내용' ws[f'A{row}'] = title.text.strip() if title else "제목을 찾을 수 없습니다." ws[f'B{row}'] = date.text.strip() if date else "날짜를 찾을 수 없습니다." ws[f'C{row}'] = url ws[f'D{row}'] = content_text.strip() if content else "내용을 찾을 수 없습니다." row=row+1 #마지막 페이지 여부 확인하기 next_button = soup.select_one("a.btn_next") if next_button: isLastPage = next_button.attrs.get('aria-disabled', None) if isLastPage == 'true': print("마지막 페이지 입니다.") break pageNum = pageNum+1 wb.save(f"{keyword}_4월_뉴스기사_크롤링(4)_내용까지_0411~0415(3).xlsx")
미해결
파이썬 증권 데이터 수집과 분석으로 신호와 소음 찾기
# result를 list로 만들고 concat을 통해 DataFrame으로 만듭니다. # concat으로 데이터프레임을 합쳐줄때는 리스트 형태로 각 데이터프레임을 넣어주어야 합니다. pd.concat(result.tolist()) -------------------------------------------------------- InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects df_item = pd.concat(item_info, ignore_index=True)도 해보았고, 중복값도 없다고 나오는데 계속 이 부분에서 동일한 에러가 뜹니다.. 어떻게 해결해야 할까요? 이 앞부분까지는 모두 정상출력되었습니다!
미해결
모두의 한국어 텍스트 분석과 자연어처리 with 파이썬
안녕하세요 선생님 대학교에서 캡스톤디자인을 수행하고 있는 학생입니다. 판결문에서 사건의 원인,판결 결과,가중·감소 처벌 요소,키워드를 추출하고 싶은데 어떤 기술을 사용해야할지 막막하여 질문올리게 되었습니다. 거대언어모델은 지양하라고 교수님께서 말씀하셨습니다..ㅜ 조언을 주신다면 감사하겠습니다.
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공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 강좌에서 academy_count = df_academy["상권업종소분류명"].value_counts() 후에 academy_count_1000 = academy_count[academy_count > 1000] 으로 데이터를 따로 담았는데 여기서 아래와 같은 academy_count를 따로 담지 않고 한번에 작성하는 코드 academy_count_1000 = df_academy[df_academy["상권업종소분류명"].value_counts() > 1000] 는 왜 오류가 나는 걸까요? 불리언 인덱싱 값을 시리즈 형태로 반환할 때, 새로 지정한 academy_count는 시리즈 형태이지만, df_academy는 데이터프레임이라서 오류가 나는 건가요??
해결됨
Airflow 마스터 클래스
안녕하세요 강사님! dags_python_with_ templates.py 파일에서 show_templates 함수를 아무 인자도 넣지 않고 실행을 시키는데요, dag 실행시 출력되는 키워드 인자들은 에어플로우 태스크 객체에 기본으로 입력되는 값들인가요? 정확한 원리가 궁금하여 여쭤봅니다
미해결
파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트 (장고 4.2 기준)
관련 도서 출간은 언제쯤 예상하시나요? 건강하시길 바라요~
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
안녕하세요 강의 자료 부탁드립니다 감사합니다
