import pandas as pd df = pd.read_csv('data6-1-2.csv') # print(df.head()) df['전교생'] = df['1학년'] + df['2학년'] + df['3학년'] + df['4학년'] + df['5학년'] + df['6학년'] df['교사당학생수'] = df['전교생'] // df['교사수'] print(df.sort_values('교사당학생수', ascending=False)) # 19 답은 당연히 동일하게 나오는데요! iloc, loc 사용 않고 별도 컬럼 추가해주면서 계산하는 방식도 또 하나의 풀이 과정으로 볼 수 있겠죠? 살짝 하드코딩 느낌이 나서 여쭤봅니다
3번 문제 코딩을 #f3의 결측치 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3으로 반환 후 총 합을 정수형으로 출력 df.head() df=df['f3'].fillna(0) df.replace('silver',1).replace('gold',2).replace('vip',3) 이런 방법으로 풀어나갈 수 있는 방법은 없을까요?
강의를 잘 듣던 도중에 궁금증이 생겨 질문드립니다. #9.1 이미지 최적화 강의를 듣고 나서 생긴 궁금증입니다. 여러 img태그를 next에서 제공하는 Image 태그로 교체함으로써 웹사이트의 이미지를 최적화시킬 수 있다는 점은 잘 이해했습니다. 하지만 이렇게 된다면 이전 강의에서 배운 도서 상세 페이지에서 도서의 표지를 검은색 배경으로 깔기 위해 사용했던 div 태그 내의 css ( BackgroundImage: url(...) ) 부분이 가져오는 이미지는 최적화가 전혀 되지 않을 것 같다는 생각이 들었습니다. 열심히 최적화를 해 봐야 저 부분에서 풀 사이즈의 이미지를 중복해서 가져온다면 성능에 다시 악영향이 갈 것 같다고 생각하였고, 나름의 답을 생각해 보았는데, 어떤 답이 맞는 것인지 잘 모르겠어 이렇게 질문드립니다. 배경 부분도 Image 태그로 불러운 다음 css를 적절하게 사용해 똑같이 배경 느낌으로 만들어 준다. css url로 가져온 이미지는 자주 가져오지 않으므로 최적화하지 않아도 큰 영향은 없다. 사실 고민을 해 보아도 이 두가지 밖에 떠오르지 않아 둘 중에 답이 있는 것인지, 아니라면 어떤 방법을 적용하는 것이 좋은 방법일지 질분드립니다.
안녕하세요! 보일러플레이트 코드를 다운받아 npm install 을 하면, route 관련 코드가 작성되어 있고, http://localhost:3000으로 브라우저를 들어가면 좌측 메뉴가 disabled 되어 클릭이 안되는 상태입니다. route 설정 코드가 보일러플레이트 코드에 일부 작성되어 있는데, route 설정 강좌를 시청 해야하는지 혹은 강좌 내용대로 코드를 다시 작성해야하는지 궁금합니다. routes.ts를 보면, children의 값이 null 인 부분이 확인됩니다. 아코디언 강좌를 예로 든다면, 아코디언 컴포넌트를 만들고, 여기 null 인 부분에 값을 넣는거 아닐까 생각이 드는데요 첨부된 보일러플레이트 코드를 어떻게 사용해야하는지 질문 드립니다. 감사합니다! :]
구글 코랩에서 사용 중인데, 파일 업로드 어떻게 하나요? 코드에 import pandas as pd df = pd.read _csv("type1_data1.csv") df = pd.read _csv(" https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/bigdata_analyst_cert/main/part1/ch3/type1_data1.csv ") 이렇게 붙여넣기 했는데 이렇게 하는게아닌가요? 드래그앤드롭 하라고 하셨는데 어디다 드래그앤드롭 하라는 건가요?ㅠ
- 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. 강사님과 동일하게 index.js를 수정하고 terminal - new terminal을 하면 저는 경로가 계속 my-app의 상위 경로로 되어있어서 cd my-app을 해주고 npm start를 하는데 (이부분도 저는 왜 계속 이렇게 뜨는지 궁금합니다..my-app을 우클릭 후 터미널을 열면 되긴합니다만..) 이렇게 떠서 계속 새로운 포트를 추가해서 사용하게 됩니다..저도 강사님처럼 실습하고 싶은데 어떻게 하면 될까요..?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세 여기서 계속 오류가 납니다 그리고 궁금한게 있는데요 데이터가 세개일때는 train으로 합쳐줘야해서 concat해서 df를 만든것이 train 데이터가 되는거 아닌가요? df=pd.concat([X_train,y_train['Reached.on.Time_Y.N']],axis=1) df 위에 코드처럼 df를 만들면 저게 train으로 해서 뒤에 쓰여야 할것 같은데 뒤에라벨인코딩 할 때 왜 df[col]=le.fit_transform(X_train[col])가 아니고 X_train[col]=le.fit_transform(X_train[col])l]) 이렇게 되는지 잘 모르겠어요... df는 그럼 concat으로 생성하고 뒤에 안쓰이는거 아닌가요?
안녕하세요! 강의 듣다가 에러가 발생해서 문의드립니다. 어디가 정확히 에러가 나는지 잘 모르겠어서, 어떻게 해결을 해야할지 모르겟네용... 클라이언트와 서버컴포넌트의 하이드레이션 과정에서 에러가 발생한다고 하는데요ㅠㅠ... 4ch 앱라우터 데이터 패칭 할 때 에러난건데, 서버 에러도 같이 뜹니다!! 아니면 서버의 문제라서 클라이언트-서버컴포넌트 하이드레이션까지 문제가 생긴걸까요?? ( 서버는 건드린 적이 없는데 ㅠㅠ ) < 에러 발생 내용 > hook.js:608 A tree hydrated but some attributes of the server rendered HTML didn't match the client properties. 아래 사진은 서버 vscode 터미널 사진입니당 ㅠ Invalid this.prisma.book.findMany() invocation in C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\src\book\book.service.ts:27:35 24 } 25 26 async findAllBooks() { → 27 return await this.prisma.book .findMany( Error querying the database: FATAL: Tenant or user not found PrismaClientInitializationError: Invalid this.prisma.book.findMany() invocation in C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\src\book\book.service.ts:27:35 at In.handleRequestError (C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\node_modules\@prisma\client\runtime\library.js:122:7154) at In.handleAndLogRequestError (C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\node_modules\@prisma\client\runtime\library.js:122:6188)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 시간이 너무 없어서, 3유형은 선택과 집중해서 보고 가려고 합니다. from statsmodel.formula.api import ols model = ols('키 ~ 몸무게' , data=df).fit() print(model.summary()) newdata = pd.DataFrame({'몸무게':[50]}) pred = model.get_prediction(newdata) pred.summary_frame(alpha=0.05) 이 부분 말고도 볼만한 부분이 따로 볼만한 부분이 있을까요..
print(train.shape, test.shape) train.head(1) test.head(1) train.info() test.info() train.isnull().sum() test.isnull().sum() train.describe() test.describe() target = train.pop('Segmentation') print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) 다음과 같이 작업형 2 기출 4회를 한 셀에 풀고 있는데 target 구문을 겟더미 실행하기 전에 타이핑했습니다. 이후 모델 학습 및 평가를 실행하려고 하니 다음과 같은 에러가 뜹니다. 에러 코드가 복사가 안됩니다. 이 점 양해바랍니다. ㅜㅜ
