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pycharm setting에서 질문 드려요.

미해결

웹크롤링 with 파이썬

안녕하세요? pycharm 세팅에서 python interpreter 설정 시 설정한 패키지가 보이지 않아서요ㅠㅡㅠ 여러번 다시 따라했는데 안되는데 방법이 있을까요?ㅜ.ㅜ

  • python
  • 웹-크롤링
  • selenium
aoisora821026 댓글 2 좋아요 0 조회수 264

공부 방법

미해결

파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)

-안녕하세요 선생님 강의 잘 듣고 있습니다. 제가 구현이 너무 안되어서....이 강의를 듣게 되었습니다..혼자 코드업 문제 등을 풀어보면 해결이 안되는 문제는 몇일씩 고민해도 시간만 가고 해결이 안되더라구요... 그래서 방법을 한번 바꿔볼까 해서 이 강의를 듣게 되었어요.. 선생님 강의를 전체 한번 쭉 다 듣고 다시 개인적으로 공부하는 방법이 어떤가 싶어 문의드립니다.. 알고리즘을 떠올리기가 힘듭니다...ㅜ 지금 DFS문제부터 듣고 있습니다.. 뒷 부분 강의부터 먼저 접해보면 앞부분의 문제는 좀더 쉽게 해결되지 않을까 해서요....;; 공부 방법에 대해 선생님께 조언을 좀 구하고저 합니다... 작성된 코드는 대부분 다 이해를 합니다..구현이 너무나 어렵습니다....ㅠㅠ 조언 부탁드립니다..

  • python
  • 코딩-테스트
red71004 댓글 1 좋아요 0 조회수 183

실습문제 14 관련 문의

미해결

[신규 개정판] 코딩 입문자를 위한 파이썬 완벽가이드

안녕하세요 실습문제 풀어보다가 질문이 생겨서 남깁니다! 해당 문제인 경우는 팀원의 수가 적어서 3이라는 숫자로 적어서 나누는게 가능했지만, 만약 팀원의 수가 굉장히 많다면 해당 함수는 쓰기 어려워질까요? (어차피 매개변수에 그만큼 나열해야하니 효율성문제로) sql과 달리 avg라는 연산자가 없는 것 같아서요! 또한 int를 적용하지 않았는데 덧셈연산자가 작동한 이유를 알고 싶습니다! 어렴풋하게만 느낌이 와서 정확히 알고 싶습니다.

  • python
dmsal0544 댓글 2 좋아요 0 조회수 159

타임시리즈 데이터 가져오기에서 에러원인이 무엇인가요?

해결됨

파이썬 알고리즘 트레이딩 파트2: Interactive Brokers API를 활용한 실시간 알고리즘 트레이딩

stock-trading-eda-scheduled.ipynb 파일에서 데이트 타임을 당겨오면 아래와 같은 에러메세지가 출력됩니다. 어떤 현상인가요?

  • python
  • 객체지향
  • 퀀트
chopa111 댓글 2 좋아요 0 조회수 240

보스턴 집값 예측 15번 강의에 쓰이는 csv

해결됨

파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)

보스턴 집값 예측 15번 강의에 쓰이는 csv는 어디서에서 다운받는지요?

  • python
  • 머신러닝
  • 딥러닝
  • keras
  • sklearn
dekman 댓글 1 좋아요 2 조회수 259

기본 3강부터 막혀 멍청해서 화가납니다 ㅠㅠ

해결됨

2주만에 통과하는 알고리즘 코딩테스트 (2024년)

제곱수의 합문제요.. 6일 경우 제곱이 되려면 루트6밖에 안되는데 왜 2가 2로 떨어지는 약수의 개수로 카운팅되는지 이해를 못하겠네요… 또 3의 제곱 5의 제곱은 왜 고려안하는지도… ( 이미 이해 다 됐다고 가정해서 말씀하신건지도 모르겠습니다.ㅠㅠ ) 바보도 알고리즘 천재로 만들어주신다고 들어서 잘 알려주시면 감사드리겠습니다 ㅠㅠ

  • python
  • 코딩-테스트
  • 알고리즘
0S 댓글 2 좋아요 1 조회수 521

안녕하세요. 강사님께서 제공해주신 코드로 다른 문제를 풀려고 합니다.

해결됨

세계 대회 진출자가 알려주는 코딩테스트 A to Z (with Python)

안녕하세요. 강사님께서 제공해주신 이분탐색 1번 2번 코드중 2번 코드로 새로운 문제를 풀려고 합니다. 1번 코드(left와 right 설정)으로는 잘 풀리는데 2번 코드(cur과 step 설정)로는 잘 안풀리네요. 백준 2343번 기타문제를 강사님께서 제공해주신 코드로 풀려고 아래와 같이 코드를 짜보았습니다. 하지만 원하는 결과를 얻지 못했는데요. 어떤 부분이 잘못된건지 알려주실 수 있을까요?? nums, blue_nums = map(int, input().split()) bluelay_length = list(map(int, input().split())) def check(length): count = 1 current_length = 0 for i in bluelay_length: if current_length + i <= length: current_length += i else: current_length = i count += 1 return count == blue_nums cur = 0 steps = 10000+1 while steps > 0: while cur + steps <= 10000+1 and check(cur + steps): cur += steps steps //= 2 print(cur) 감사합니다.

  • python
  • 코딩-테스트
  • 알고리즘
승환 김 댓글 2 좋아요 0 조회수 182

엑셀에 저장하기

미해결

[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)

# 엑셀 저장 df.to _excel( 'naver_finance_crawling.xlsx' ) 이렇게 했을 때 TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[25], line 2 1 # 엑셀 저장 ----> 2 df .to_excel('naver_finance_crawling.xlsx', engine_kwargs=None) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/util/_decorators.py:333 , in wrapper (*args, **kwargs) 324 return func(*args, **kwargs) 326 kind = inspect.Parameter.POSITIONAL_OR_KEYWORD 327 params = [ 328 inspect .Parameter("self", kind), 329 inspect .Parameter(name, kind, default=None ), 330 inspect .Parameter("index", kind, default=None ), 331 inspect .Parameter("columns", kind, default=None ), 332 inspect .Parameter("axis", kind, default=None ), --> 333 ] 335 for pname, default in extra_params: 336 params .append(inspect.Parameter(pname, kind, default=default)) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/generic.py:2417 , in to_excel (self, excel_writer, sheet_name, na_rep, float_format, columns, header, index, index_label, startrow, startcol, engine, merge_cells, inf_rep, freeze_panes, storage_options, engine_kwargs) 2294 @final 2295 @doc(storage_options=_shared_docs["storage_options"]) 2296 def to_json( (...) 2309 storage_options: StorageOptions = None , ... 2547 """ 2548 from pandas.io import json 2550 if date_format is None and orient == "table": TypeError : ExcelFormatter.write() got an unexpected keyword argument 'engine_kwargs' Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor . Adjust cell output settings ... 이런 에러가 발생합니다. 열심히 구글링을 해보았지만, 답을 찾을 수 없어서 질문 남깁니다 ㅠㅠ python은 3.10 사용중이고 pandas는 1.3.5 사용중입니다.

  • python
  • 웹-크롤링
신승민 댓글 2 좋아요 0 조회수 223

강의 자료 부탁드립니다.

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

강의 자료 부탁드립니다! huo2100@naver.com

  • python
박건율 댓글 1 좋아요 0 조회수 157

pd.concat(df, ignore_index=True) InvalidIndexError 해결 방법 문의

미해결

내 업무를 대신 할 파이썬(Python) 웹크롤링 & 자동화 (feat. 주식, 부동산 데이터 / 인스타그램)

안녕하세요. 아래 코드에서 마지막 부분에서 에러가 발생하는데 찾아봐도 해결을 못하겠습니다. # 최종 데이터 합치기 df1 = pd.concat(df, ignore_index=True) --------------------------------------------------------------------------- InvalidIndexError Traceback (most recent call last) Cell In[89], line 2 1 # 최종 데이터 합치기 ----> 2 df1 = pd.concat(df, ignore_index=True) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py:393, in concat(objs, axis, join, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, sort, copy) 378 copy = False 380 op = _Concatenator( 381 objs, 382 axis=axis, (...) 390 sort=sort, 391 ) --> 393 return op.get_result() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py:676, in _Concatenator.get_result(self) 674 obj_labels = obj.axes[1 - ax] 675 if not new_labels.equals(obj_labels): --> 676 indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) 678 mgrs_indexers.append((obj._mgr, indexers)) 680 new_data = concatenate_managers( 681 mgrs_indexers, self.new_axes, concat_axis=self.bm_axis, copy=self.copy 682 ) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:3875, in Index.get_indexer(self, target, method, limit, tolerance) 3872 self._check_indexing_method(method, limit, tolerance) 3874 if not self._index_as_unique: -> 3875 raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) 3877 if len(target) == 0: 3878 return np.array([], dtype=np.intp) InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects ============================ df = [] articleNos = ['2433459189','2433504511'] for articleNo in articleNos: ind_url = f'https://new.land.naver.com/api/articles/{articleNo}?complexNo=' res = requests.get(ind_url, headers=headers) ind_dict = res.json() article_df = pd.Series(ind_dict['articleDetail']).to_frame().T # articleDetail_df = articleDetail_df[['articl/eNo','articleName','buildingTypeName','realestateTypeName', 'tradeTypeName', 'cityName','divisionName', 'sectionName', 'etcAddress', 'monthlyManagementCost', 'buildingName']] if 'articleFloor' in ind_dict.keys(): articleFloor_df = pd.Series(ind_dict['articleFloor']).to_frame().T article_df = pd.concat( [ article_df, articleFloor_df, ], axis=1 ) else: print(articleNo, '/', 'articleFloor') # articleFloor_df = articleFloor_df[['totalFloorCount','correspondingFloorCount']] if 'articlePrice' in ind_dict.keys(): articlePrice = pd.Series(ind_dict['articlePrice']).to_frame().T article_df = pd.concat( [ article_df, articlePrice, ], axis=1 ) else: print(articleNo, '/', 'articlePrice') # articlePrice_df = articlePrice_df[['dealPrice','allWarrantPrice','allRentPrice']] if 'articleRealtor' in ind_dict.keys(): articleRealtor = pd.Series(ind_dict['articleRealtor']).to_frame().T article_df = pd.concat( [ article_df, articleRealtor, ], axis=1 ) else: print(articleNo, '/', 'articleRealtor') # articleRealtor_df = articleRealtor_df[['realtorName','representativeName','cellPhoneNo','representativeTelNo']] if 'articleSpace' in ind_dict.keys(): articleSpace = pd.Series(ind_dict['articleSpace']).to_frame().T article_df = pd.concat( [ article_df, articleSpace, ], axis=1 ) else: print(articleNo, '/', 'articleSpace') # articleSpace_df = articleSpace_df[['supplySpace','exclusiveSpace']] # article_df = pd.concat( # [ # articleDetail_df, # articleFloor_df, # articlePrice_df, # articleRealtor_df, # articleSpace_df, # ], # axis=1 # ) df.append(article_df) # 최종 데이터 합치기 df1 = pd.concat(df, ignore_index=True)

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  • concat
초칼라 댓글 2 좋아요 0 조회수 515

Practice 58번 예제 반복문이요

미해결

[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)

선생님 코드를 화면에서는 결과값 55만 출력이 되는데 같은 코드로 주피터에서 실행하니 1 3 6 ... 55까지 전부 출력 되는데 왜 55만 출력되지 않는 걸까요? sum = 0 for index in range(1, 11): sum = sum + index print (sum )

  • python
  • 웹-크롤링
lse8189 댓글 1 좋아요 0 조회수 124

created_at 에 index 거는것과 지속적인 데이터 증가

해결됨

비전공자도 이해할 수 있는 MySQL 성능 최적화 입문/실전 (SQL 튜닝편)

안녕하세요, 좋은 강의 감사합니다. created_at 에 index 를 걸어서 order by 와 같은 문제를 해결하는 것을 보았는데요, 데이터가 지속적으로 증가하고 밀리초 단위로 들어오는 created_at 이 있다면, 이것들을 모두 다 인덱스로 걸어도 괜찮은건가요?? 데이터가 계속 커지면 어떻게 처리하나요??

  • sql
  • mysql
  • dbms/rdbms
  • query-tuning
광전사 댓글 2 좋아요 0 조회수 463

WHERE A OR B 에서 인덱스 걸기

미해결

비전공자도 이해할 수 있는 MySQL 성능 최적화 입문/실전 (SQL 튜닝편)

안녕하세요, 좋은 강의 제공해 주셔서 감사합니다. [실습] WHERE문에 인덱스를 걸기 vs ORDER BY문에 인덱스를 걸기 강의 에서 질문이 있습니다. 만일 created_at 과 department 가 AND 가 아닌 OR 조건이 주어지면, 데이터 엑세스가 더 많은것에 인덱스를 거는것이 좋을까요?? SELECT * FROM users WHERE created_at >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 DAY) OR department = 'Sales' -- AND 대신 OR ORDER BY salary LIMIT 100;

  • sql
  • mysql
  • dbms/rdbms
  • query-tuning
광전사 댓글 2 좋아요 0 조회수 411

어그리게이션 프레임웍 질문

미해결

[리뉴얼] 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지] (업데이트)

안녕하세요 샤드별 병렬조회는 어그리게이션 프레임 웍에서만 지원하는건가요? 프레임웍 장점부분에서 해당부분을 말씀하셔서 궁금증에 질문드립니다 - 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다) - 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다 - 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다 - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

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  • mongodb
  • dbms/rdbms
  • 데이터-엔지니어링
김보수 댓글 1 좋아요 0 조회수 183

예제파일 오류

해결됨

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

공유해주신 예제문제를 눌렀더니 이렇게 나오는데 제가 뭘 잘못 설치해서 그런걸까요 ??

  • python
와니_여희 댓글 2 좋아요 0 조회수 144

hello python 이 출력이 안되는 이유

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

ctrl+f5 까지 모두 다 동일하게 따라서 했는데 출력이 안됩니다. 해당폴더에서 파일이 있는 것도 확인 했는데 파일을 찾을 수 없다고 해서.. 뭐가 문제 일까요 ?

  • python
와니_여희 댓글 1 좋아요 0 조회수 238

강의자료 부탁드립니다!

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

안녕하세요, 오늘부터 수업을 수강 시작하게 되었습니다. 강의 자료 부탁드립니다. elder990209@naver.com

  • python
윤호정 댓글 1 좋아요 0 조회수 223

질문이있습니다.

미해결

비전공자도 이해할 수 있는 MySQL 성능 최적화 입문/실전 (SQL 튜닝편)

제가 선생님 강의를보고 테이블에 천만개의 데이터를 넣고 인덱스를 테스트하고있었는데요, 2가지 질문이 생겼습니다. 질문 다음과 같이 익스플레인 에널라이즈를 하면 소요시간이 약 704ms 으로 나옵니다. 그런데 익스플레인 에널라이즈만 제거하고 다시 셀렉트를 하면 소요시간이 1.494로 증가하는데 단순 조회 쿼리와 익스플레인 에널라이즈 쿼리가 서로 다르게 동작해서 그런건가요? 분석때문에 에널라이즈쪽이 더 오래걸릴까 싶었는데 오히려 반대라서 왜 이런현상이 발생하는지 궁금합니다. -> Filter: ((reservation.userId = 389788) or (reservation.seatId = 50)) (cost=11192 rows=10272) (actual time=2.33..678 rows=10271 loops=1) -> Deduplicate rows sorted by row ID (cost=11192 rows=10272) (actual time=2.3..676 rows=10271 loops=1) -> Index range scan on reservation using idx_user over (userId = 389788) (cost=1.11 rows=1) (actual time=0.115..0.115 rows=0 loops=1) -> Index range scan on reservation using idx_seat over (seatId = 50) (cost=1038 rows=10271) (actual time=0.0497..2.77 rows=10271 loops=1) 질문 제가 다음과 같은 쿼리에 인덱스를 걸며 테스트해보니 복합인덱스 ( userId,seatId or reverse ) 는 전혀 인덱스를 활용하지않고 단일 인덱스를 각각 지정했을 경우에만 아래와같이 인덱스를 병합해서 사용하더라구요. 이렇게 속도를 절반으로 떨어뜨렸는데 아무래도 데이터가 천만개라 그런가 여전히 1초 이상의 시간이 소요되어서 선생님이 보셨을때 여기서 더 개선해볼 방법이 있는지 궁금합니다. where쪽을 건드려 보자니 둘중 하나라도 충족되면 가져와야하는 상황이라면 or 말고 다른건 떠오르질않았습니다. (에널라이즈는 시간이 1초 미만으로 나오지만 실제로 쿼리 돌려보면 소요시간 1.4초 이상으로 찍힙니다. ) CREATE INDEX idx_user ON reservation_entity(userId); CREATE INDEX idx_seat ON reservation_entity(seatId); SELECT `reservation`.`createdAt` AS `reservation_createdAt`, `reservation`.`updatedAt` AS `reservation_updatedAt`, `reservation`.`deletedAt` AS `reservation_deletedAt`, `reservation`.`id` AS `reservation_id`, `reservation`.`userId` AS `reservation_userId`, `reservation`.`concertId` AS `reservation_concertId`, `reservation`.`seatId` AS `reservation_seatId`, `reservation`.`status` AS `reservation_status`, `reservation`.`price` AS `reservation_price`, `reservation`.`concertName` AS `reservation_concertName`, `reservation`.`seatNumber` AS `reservation_seatNumber`, `reservation`.`openAt` AS `reservation_openAt`, `reservation`.`closeAt` AS `reservation_closeAt` FROM `reservation_entity` `reservation` WHERE `reservation`.`userId` = 389788 OR `reservation`.`seatId` = 50; -> Filter: ((reservation.userId = 389788) or (reservation.seatId = 50)) (cost=11192 rows=10272) (actual time=2.33..678 rows=10271 loops=1) -> Deduplicate rows sorted by row ID (cost=11192 rows=10272) (actual time=2.3..676 rows=10271 loops=1) -> Index range scan on reservation using idx_user over (userId = 389788) (cost=1.11 rows=1) (actual time=0.115..0.115 rows=0 loops=1) -> Index range scan on reservation using idx_seat over (seatId = 50) (cost=1038 rows=10271) (actual time=0.0497..2.77 rows=10271 loops=1)

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  • dbms/rdbms
  • query-tuning
alopp 댓글 1 좋아요 1 조회수 341

저.. 시간복잡도 관련 질문입니다.(로직 거의 비슷한 거 같은데, 시간초과가 나서요)

해결됨

세계 대회 진출자가 알려주는 코딩테스트 A to Z (with Python)

안녕하세요, 강의를 듣고 계신 여러분! 여러분의 학습을 돕기 위해 질문 안내를 드리고자 합니다. 1. chatGPT를 이용해보기 단순한 의문은 chatGPT를 이용해도 해답을 찾을 수 있는 경우가 종종 있습니다! 2. 강의의 어떤 부분에 대한 질문이고, 어떤 부분이 궁금한지 명확히 알려주세요! 강의의 어느 파트에서 의문을 느끼고, 어떤 부분이 궁금한지 를 명확히 제시해 주시면 답변에 도움이 됩니다! 자신은 어떻게 이해했는지 또한 적어주면 좋습니다! 강의 중 브루트포스 알고리즘 마지막 백준 1342번 행운의 문자열 문제입니다. 순열로 접근한 처음 코드 시간 초과 후 선생님 강의 설명을 들으면서 백트래킹으로 수정했는데요, 근데,, 로직은 거의 차이가 없고 다만 초기화나 선언 등 순서의 차이 같은데, 저는 시간 초과를 해결 하지 못했고, 선생님 코드를 복붙,,, 했더니 성공하더라구요 😓 그래서 어떤 차이 분석을 할 수 있을지 질문 남깁니다. 코드는 아래와 같고 풀이2번을 참고하였습니다.(시간초과 코드입니다) import sys input = sys.stdin.readline s = input() choice = [] dic = dict() chars = set() cnt = 0 for l in s: chars.add(l) if l not in dic: dic[l] = 0 dic[l] += 1 def dfs(level): global cnt, choice, dic if level == len(s): cnt += 1 return for l in chars: if dic[l] == 0: continue if (not choice) or (choice[-1] != l): dic[l] -= 1 choice.append(l) dfs(level + 1) dic[l] += 1 choice.pop() dfs(0) print(cnt)

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zhu 댓글 2 좋아요 0 조회수 230

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