groupby를 사용하면 에러는 아니고 경고가 뜹니다. FutureWarning: The default of observed=False is deprecated and will be changed to True in a future version of pandas. Pass observed=False to retain current behavior or observed=True to adopt the future default and silence this warning. chatGPT: 이 경고는 Pandas의 value_counts() 메서드를 사용할 때 발생하는 것으로 보입니다. 이 경고는 현재 버전의 Pandas에서는 observed 매개변수의 기본값이 False 이지만, 향후 버전에서는 True 로 변경될 것이라는 것을 알려주는 것입니다. 즉, 향후에는 observed=False 를 명시적으로 지정하지 않으면 경고가 표시될 것입니다. 이러한 경고를 피하려면 value_counts() 를 호출할 때 observed=False 를 명시적으로 전달하면 됩니다. 예를 들어: import pandas as pd # 예제 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A']}) # value_counts() 호출 시 observed 매개변수 명시 counts = df['Category'].value_counts(observed=False) print(counts) 이렇게 하면 경고가 발생하지 않습니다. 하지만 향후 Pandas 버전에서는 이러한 변경이 기본 동작이 되므로 observed 매개변수를 사용하여 코드를 업데이트하는 것이 좋습니다. -> 근데 이게 무슨 말인지 모르겠습니다! 뭐... 대충 업데이트 할 건데, 오류가 생길 수 있으니 미리 대비를 해라~ 이런 거 같은데 정확히 무슨 뜻인지 모르겠습니다!
강의 녹화 시점때와 다르게 현재 뷰 메뉴 태그값들이 모두 바뀐것같아서 강사님 강의에 따라 위 코드를 작성하였는데 v['href']를 사용하면 오류가 나와요... v.select _one('a')['href'] 을 입력하면 #으로 나오고요...확인좀부탁드릴게여.. # 라이브러리 호출 import requests from bs4 import BeautifulSoup # 검색어 입력 search_word = input('검색어를 입력해주세요\t:\t') # 크롤링 페이지 입력 target_url = 'https://search.naver.com/search.naver?where=view&sm=tab_jum&query=' + search_word print(f'접속페이지\t:\t{target_url}') # 데이터 요청 req_get_url = requests.get(target_url) get_html = req_get_url.text parser_soup = BeautifulSoup(get_html, 'html.parser') # select를 활용하여 태그값에 해당하는 모든 값을 리스트화로 가져옴 raw_data = parser_soup.select('div.view_wrap') for index, v in enumerate(raw_data): index += 1 user_data = v.select_one('a.name').text #▶▷▶▷▶▷ 뷰 게시글 작성자 추출 try: #제목 태그를 의미하는 .title_link._cross_trigger 가 None이면, 제목을 의미하는 다른 태그인 .title_link 로 데이터 추출. 그 외 다른 태그값으로 인하여 None 발생을 통한 오류가 생기면 '제목없음'으로 오류 예외처리 진행 title_data = v.select_one('.title_link._cross_trigger').text.replace('\n','').replace('\t',' ') #▶▷▶▷▶▷ 뷰 게시글 제목① 추출 if title_data == None: title_data = v.select_one('.title_link').text.replace('\n','').replace('\t',' ') #▶▷▶▷▶▷ 뷰 게시글 제목② 추출 except: title_data = '제목없음' print(f'{index} 번째글\n사용자명\t:\t{user_data}\n게시글 제목\t:\t{title_data}')
기존 질문이 삭제되어 헷갈리실 다른 분들을 위해 자문자답 형태로 남겨둡니다. Python의 경우 어느 곳에서 다운로드 받느냐에 따라 다양한 경로에 다양한 버전이 생길 수 있습니다. 첨부해주신 사진을 봤을 때, /usr/bin/python3 를 통해 boto3를 import 하시려면, /usr/bin/pip3 를 통해 boto3를 다운로드 해주셔야 될 것 같습니다.( /usr/bin/python3 를 입력해서 실행했을 때와 python3 를 입력했을 때 버전을 비교해보시면 좋습니다.) 간단한 해결 방법으로는 /usr/bin/python3 가 아닌 그냥 python3 로 실행해주시면 될 것 같습니다. 만약 해결되지 않는다면, 현재 boto3가 설치된 경로에 있는 Python 실행 파일을 통해 파일을 실행해주시면 됩니다. 이런 번거로운 절차가 귀찮으시면, 1.3. Python 실행 단축키 설정 을 참고하셔서 실행 설정을 해주시고, vscode에서 cmd + shift + p 입력 후, Python: Select Interpreter 를 입력해주신 후에 실행하고 싶은 Python3 경로를 선택해주시면 됩니다. 또는, 우측 하단에 아래 그림과 같이 나오는 부분에서 버전을 클릭하시면 위 그림이 나오게 됩니다. 이후에는 cmd + enter 를 통해 쉽게 실행 가능합니다! 해보시고 안되시면 다시 말씀 부탁드리겠습니다.
안녕하세요, 수업 잘 듣고 있습니다. 수업 녹화 당시와 현재와 웹페이지 클래스 명이 달라져서 작성자는 제 생각엔 .user_info 클래스를 사용하는 것 같아 사진과 같이 코드를 작성하고 실행하였으나 출력문이 조용(?)합니다. 강의 영상을 보면 게시글 제목과 작성자 명이 함께 나오는데 제 코드는 "검색어를 입력하세요:" 외에 뜨는 출력 문이 없어 어떤 것이 문제 인지 문의 드립니다.
안녕하세요. 좋은 강의 감사히 잘 들었습니다. 강의에서 궁금한 점이 있어서 질문 드립니다. 1) 첫 번째 질문 강의 제목 : 외부 파이썬 함수 수행하기 환경 구성 : macOS, Docker, Airflow 2.7 문의 내용 : 강의 초반에 언급한 환경변수로 설정하는 방법 상세 내용 : 강의 후반에 알려주신 내용은 방법을 이해했습니다. 다만 초반에 알려주신 항목 중 sys.path 는 명시적 구현이라 쉽게 가능했으나, 환경변수 쪽은 찾아봐도 쉽게 이해가 안 돼서 질문하게 됐습니다. 복습하면서 여러 방법을 알면 좋을 것 같아서 질문 드립니다. 2) 두 번째 질문 강의 제목 : 없음 환경 구성 : Docker 설치 시 생성하는 디렉터리 이외에 추가 디렉터리 생성 후 볼륨 마운트. 예를 들어 utils 라는 디렉터리를 생성 후 docker-compose.yaml 의 volumes 에 ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/utils:/opt/airflow/utils 를 추가 할 경우 문의 내용 : 추가로 디렉터리 생성할 경우 plugins 디렉터리 외에서 py 파일을 읽어야 하는 경우 상세 내용 : 첫 번째 질문과 유사하게 환경변수에 관한 질문일 것 같습니다. 새로운 디렉터리를 생성해서 작업할 때 경로를 인식 시켜야 하는데, sys.path 로만 하는 것은 번거로운 것 같아서 어떤 방식으로 접근을 하면 좋을지 조언을 듣고 싶습니다. 간략하게 정리하면 plugins 디렉터리 이외의 환경도 같이 사용을 하는 방법이 궁금합니다. 3) 세 번째 질문 강의 제목 : 없음 환경 구성 : 1, 2와 동일 문의 내용 : 새로운 패키지 설치 할 때 설치 방법 및 운영 관리 노하우 상세 내용 : docker compose 할 때 yaml 에 PIPADDITIONAL_REQUIREMENTS 부분에 설치할 패키지 목록을 입력해서 설치를 하고 있습니다. 이렇게 해도 되는 것 같긴한데, 나중에 더 많은 패키지를 설치하게 될 경우 좋지 않은 형태라고 생각이 들었습니다. 실제로 현업에서 업무를 하실 때 다양한 패키지를 어떤 식으로 설치 및 운영 관리 하시는지 궁금합니다. 감사합니다. 다른 강의도 기대하겠습니다.
pip를 통해서 face-recognition 모듈을 설치하려는데 아래 사진과 같은 오류가 계속 발생합니다. pip 버전은 제일 최신 버전 파이썬 버전은 3.11.4 인터넷 보니 CMake를 설치하래서 일단 CMake 버전은 3.28.1입니다 아 dlib도 pip말고 직접 설치하래서 했더니 밑에 빨간 글자를 제외하고 위에 'subprocess.CalledProcessError' 부분과 똑같은 오류가 발생하더군요 이걸로 계속 고통받다 마지막으로 질문해봅니다 ㅠ
안녕하세요. 수업 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 네이버가 리액트를 메인에 적용한 듯 한데요혹시 제가 코드를 잘 못 넣은 건지 살펴봐 주실 수있는지요아직 다른 강좌는 듣지 않은 상태인 점 양해 바랍니다.좋은 하루되세요. import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://naver.com" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36" } req = requests.get(url, headers=headers) html = req.text soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") print(soup.title)
안녕하세요, 잘 듣고 있습니다. 네이버 view탭 검색 결과 크롤링1을 보고, 따라하고 있습니다. 강사님 녹화하실 당시의 네이버와 현재 네이버 페이지가 구조가 좀 달라져서 제 나름대로 적용을 하려고 했으나 이해가 안되는 부분이 있어 문의 드립니다. 강사님이 쓰신 class명이 현재는 안 쓰이는 듯하여 현재 페이지 기준에 맞춰 class명을 작성한 후 출력을 했는데 '[]' 이렇게 빈 리스트 값이 나타났는데 왜 그런지 모르겠습니다. 위 내용이 궁금하여 문의 드립니다. result = soup.select(".title_link.cross_trigger") print(result)
from typing import List from fastapi import FastAPI, Body, HTTPException, Depends from pydantic import BaseModel from sqlalchemy.orm import Session from database.orm import ToDo from database.connection import get_db from database.repository import get_todos from schema.response import ListToDoResponse, ToDoSchema app = FastAPI() @app.get("/") def heath_check_handler(): return {"ping": "pong"} todo_data = { 1: { "id": 1, "contents": "실전! FastAPI 섹션 0 수강", "is_done": True, }, 2: { "id": 2, "contents": "실전! FastAPI 섹션 1 수강", "is_done": False, }, 3: { "id": 3, "contents": "실전! FastAPI 섹션 2 수강", "is_done": False, }, } @app.get("/todos", status_code=200) def get_todos_handler( order: str | None = None, session: Session = Depends(get_db), ) -> ListToDoResponse: todos: List[ToDo] = get_todos(session=session) if order and order == "DESC": return ListToDoResponse( todos=[ToDoSchema.from_orm(todo) for todo in todos[::-1]] ) return ListToDoResponse( todos=[ToDoSchema.from_orm(todo) for todo in todos] ) @app.get("/todos/{todo_id}", status_code=200) def get_todo_handler(todo_id: int): todo = todo_data.get(todo_id) if todo: return todo raise HTTPException(status_code=404, detail="ToDo Not Found") class CreateToDoRequest(BaseModel): id: int contents: str is_done: bool @app.post("/todos", status_code=201) def create_todo_handler(request: CreateToDoRequest): todo_data[request.id] = request.dict() return todo_data[request.id] @app.patch("/todos/{todo_id}", status_code=200) def update_todo_handler( todo_id: int, is_done: bool = Body(..., embed=True) ): todo = todo_data.get(todo_id) if todo: todo["is_done"] = is_done return todo raise HTTPException(status_code=404, detail="ToDo Not Found") @app.delete("/todos/{todo_id}") def delete_todo_handler(todo_id: int): todo = todo_data.pop(todo_id, None) if todo: return raise HTTPException(status_code=404, detail="ToDo Not Found") from typing import List from pydantic import BaseModel class ToDoSchema(BaseModel): id: int contents: str is_done: bool class Config: orm_mode = True class ListToDoResponse(BaseModel): todos: List[ToDoSchema] from typing import List from sqlalchemy import select from sqlalchemy.orm import Session from database.orm import ToDo def get_todos(session: Session) -> List[ToDo]: return list(session.scalars(select(ToDo))) from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker DATABASE_URL = "mysql+pymysql://root:todos@127.0.0.1:3306/todos" engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=True) SessionFactory = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine) def get_db(): session = SessionFactory() try: yield session finally: session.close() from sqlalchemy import Boolean, Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import declarative_base Base = declarative_base() class ToDo(Base): __tablename__ = 'todo' id = Column(Integer, primary_key=True, index=True) contents = Column(String(256), nullable=False) is_done = Column(Boolean, nullable=False) def __repr__(self): return f"ToDo(id={self.id}, contents={self.contents}, is_done={self.is_done})" 에러가 납니다. 파이썬 콘솔 <input>:1: PydanticDeprecatedSince20: The from_orm method is deprecated; from schema.response import ToDoSchema from datagbase.orm import ToDo Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.2\plugins\python\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 364, in runcode coro = func() ^^^^^^ File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.2\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, args, *kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ModuleNotFoundError: No module named 'datagbase' from database.orm import ToDo todo = ToDo(id=100, contents="test", is_done=True) ToDoSchema.from_orm(todo) <input>:1: PydanticDeprecatedSince20: The from_orm method is deprecated; set model_config['from_attributes']=True and use model_validate instead. Deprecated in Pydantic V2.0 to be removed in V3.0. See Pydantic V2 Migration Guide at https://errors.pydantic.dev/2.5/migration/ Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.2\plugins\python\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 364, in runcode coro = func() ^^^^^^ File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\typing_extensions.py", line 2499, in wrapper return arg(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\pydantic\main.py", line 1126, in from_orm raise PydanticUserError( pydantic.errors.PydanticUserError: You must set the config attribute from_attributes=True to use from_orm http://localhost:8000/docs#/default/get_todos_handler_todos_get 접속시 터미널 INFO: 127.0.0.1:56312 - "GET /docs HTTP/1.1" 200 OK INFO: 127.0.0.1:56312 - "GET /openapi.json HTTP/1.1" 200 OK 2024-01-23 16:06:15,108 INFO sqlalchemy.engine.Engine BEGIN (implicit) 2024-01-23 16:06:15,109 INFO sqlalchemy.engine.Engine SELECT todo.id, todo.contents, todo.is_done FROM todo 2024-01-23 16:06:15,109 INFO sqlalchemy.engine.Engine [cached since 826.5s ago] {} 2024-01-23 16:06:15,113 INFO sqlalchemy.engine.Engine ROLLBACK INFO: 127.0.0.1:56312 - "GET /todos HTTP/1.1" 500 Internal Server Error ERROR: Exception in ASGI application Traceback (most recent call last): File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\uvicorn\protocols\http\h11_impl.py", line 404, in run_asgi result = await app( # type: ignore[func-returns-value] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\uvicorn\middleware\proxy_headers.py", line 84, in call return await self.app(scope, receive, send) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\applications.py", line 1054, in call await super().__call__(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\applications.py", line 123, in call await self.middleware_stack(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\middleware\errors.py", line 186, in call raise exc File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\middleware\errors.py", line 164, in call await self.app(scope, receive, _send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\middleware\exceptions.py", line 62, in call await wrap_app_handling_exceptions(self.app, conn)(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 64, in wrapped_app raise exc File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 53, in wrapped_app await app(scope, receive, sender) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 762, in call await self.middleware_stack(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 782, in app await route.handle(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 297, in handle await self.app(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 77, in app await wrap_app_handling_exceptions(app, request)(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 64, in wrapped_app raise exc File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 53, in wrapped_app await app(scope, receive, sender) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 72, in app response = await func(request) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\routing.py", line 299, in app raise e File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\routing.py", line 294, in app raw_response = await run_endpoint_function( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\routing.py", line 193, in run_endpoint_function return await run_in_threadpool(dependant.call, **values) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\concurrency.py", line 40, in run_in_threadpool return await anyio.to_thread.run_sync(func, *args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 56, in run_sync return await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 2134, in run_sync_in_worker_thread return await future ^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 851, in run result = context.run(func, *args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\src\main.py", line 48, in get_todos_handler todos=[ToDoSchema.from_orm(todo) for todo in todos] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\typing_extensions.py", line 2499, in wrapper return arg(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\pydantic\main.py", line 1126, in from_orm raise PydanticUserError( pydantic.errors.PydanticUserError: You must set the config attribute from_attributes=True to use from_orm
강의 들으며 똑같이 코드를 작성했습니다. 다만, 로캣배송 badge_rocket 까지 작성했을 때, 막상 홈페이지에 나와있는 순위와 비교를 하며 보니 일치하지 않고 순서가 뒤죽박죽 되어 나와 있습니다. 또한 화면 상에서는 광고 표시가 없지만, 막상 html을 살펴보면 search-product search-product__ad-badge라고 되어 있는 경우도 있습니다. 혹 새로고침 할 때 마다 조금씩 바뀌어 제공하는 것 때문에 그런 것인지, 코딩 창과 홈페이지를 동시에 새로고침 해 보아도 순위가 정확하지 않습니다. 이런 상황에서 크롤링이 정확하게 되고 있는 지 어떻게 알 수 있나요?
교수님 안녕하십니까 교수님의 수업을 정말 즐기면서 듣고있는 AI빅데이터 전공 대학생입니다. 교수님의 강의 피마 인디언 당뇨병 예측 편을 보고 여태 배운 것을 백분 활용하여 제 방식대로 따로 모델을 구현을 해보았는데요. 먼저 임신횟수와 Outcome을 제외한 나머지 column들에 있는 0 값들은 모두 결측치로 판단하고 평균 값으로 대체하였습니다. RandomForestClassifier 알고리즘을 사용하고 GridSearchCV 함수를 통해 best estimator를 추출였습니다. 정밀도와 재현율이 동시에 높으면 좋지만 재현율이 증가하면 정밀도가 하락하는 현상(trade-off) 때문에 둘 중 하나를 선택해야 했고 이 피마 인디언 당뇨병 데이터 셋 같은 경우 병의 발견 목적으로 모델을 제작한다고 했을 때 실제로 당뇨병인데 모델이 당뇨병이 아니라고 예측하는 것이 치명적이라고 생각하여 정밀도 보다는 재현율을 중점적으로 보았습니다. 그리하여 precision_recall_curve 함수를 통해 최적의 재현율과 F1_score얻은 threshold 값을 추출하였습니다. 제가 얻은 값은 오차 행렬 [[72 28] [ 4 50]] 정확도: 79.22% , 정밀도: 64.10% , 재현율 92.59%, F1_Score: 75.76% 임계값: 0.32212471005503873 입니다. 오차 행렬을 보았을때도 한쪽에 치우쳐있는 불균형도 없다고 판단하였고 정밀도와 재현율 f1_score도 괜찮게 나왔다고 판단했습니다. 임계값을 0.32212471005503873로 주었을 때 roc_auc_score는 0.82296이라는 1에 꽤나 근접한 수치를 얻었습니다. 질문1: 이런식으로 모델을 찾아가는 방식이 옳은 방식인지 궁금합니다. 질문2: 제가 선택한 모델을 사용한다고 한다면 매번 RandomClassifier로 fit한 model을 Binarizer을 통해서 threshold 값을 매번 지정해주어야 하는건가요? 애초에 처음 모델을 fit할 때 임계값을 제가 부여는 못하는 것일가요?
File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/MySQLdb/connections.py", line 193, in init super().__init__(*args, **kwargs2) django.db.utils.OperationalError: (1044, "Access denied for user 'django'@'%' to database 'django'") mariadb 컨테이너를 실행 후, django 컨테이너를 실행 시 위와 같은 오류가 발생합니다. 찾아보니 django 에 대한 권한이 없어서 그렇다고 하는데, 해결방법이 있을까요?
선생님 안녕하세요! 5장 회귀 실습 2:캐글경연 주택가격 예측-Advanced Regression Techniques - 01 을 듣다가 타겟 값인 Price를 로그 변환하여 정규 분포 형태로 변환하고, 피처들 중 숫자형 컬럼의 Null 값 데이터 처리 부분 코드를 다음과 같이 썼습니다. 그런데 결과가 사진과 같이 float64가 포함된 형태로 나왔습니다. 제가 어떤 부분에서 잘못한 건지, 그리고 어떻게 해야 선생님과 같은 결과가 나올 수 있나요?ㅎㅎ # SalePrice 로그 변환 original_SalePrice = house_df['SalePrice'] house_df['SalePrice'] = np.log1p(house_df['SalePrice']) # Null이 너무 많은 컬럼들과 불필요한 컬럼 삭제 house_df.drop(['Id', 'PoolQC', 'MiscFeature', 'Alley', 'Fence', 'FireplaceQu'], axis=1, inplace=True) # Drop하지 않는 숫자형 Null 컬럼들은 평균 값으로 대체 num_columns = house_df.dtypes[house_df.dtypes !='object'].index.to_list() house_df[num_columns].fillna(house_df[num_columns].mean(), inplace=True) # Null 값이 있는 피처명과 타입을 추출 null_column_count = house_df.isnull().sum()[house_df.isnull().sum() > 0] print('## Null 피처의 Type :\n', house_df.dtypes[null_column_count.index])
