선생님, "프롤로그에서 ..." 오류 관련해 직전 질문에 대한 추가 질문입니다. 지금의 상황에서 수평 관련 제약 조건이 추가되지 않는다면, 왜 문제의 오류가 발생하는 것인지요? 지금의 경우 이처럼 constraintLayout을 써서 복잡하게 제약 조건이 필요하다면, 이때 차라리 그 전체 layout으로서 Linearlayout을 사용하는 것이 더 간단하지 않을까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df['f1'] = df['f1'].dropna() 안녕하세요 f1컬럼의 결측치 삭제를 선생님처럼 안하고 저처럼하면 왜 결측치 처리가 안될까요?
이상치 제거한 std값 구하는 코드를 이렇게 작성했는데 제거 전 후 std 값이 정답과 다릅니다. 어느 부분에서 차이가 나는걸까요? norm_col = df[(df['age']>0) & (df['age'].apply(lambda x: True if x == int(x) else False))]['age'] std_after = norm_col.std()
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 # 2) 가장 많이 수강한 과목 필터링 id = df['id_assessment'].value_counts().idxmax() cond = df['id_assessment'] == id df = df[cond] 선생님께서는 이렇게 해주셨는데요 저는 cond = df['id_assessment'].nlargest() 이걸로 최대한 활용해서 민맥스 스케일러를 하고싶은데 nlargest로 뽑은 자료를 데이터프레임형태로 어떻게 만들 수 있을까요 ㅠㅠ 답답해 미치겠습니다
여유가 된다면 추천-케이스(1~3)도 하겠지만, 시간이 촉박하여 우선 기초 먼저 해볼까 합니다 코드를 봤는데 로직의 흐름 등 내용 이해는 다 됐습니다. 기출 문제를 통해서 제가 타이핑도 직접 해 볼 예정이기도 합니다. 다만, 타겟 컬럼명 등 문제지에서 주어지는 내용에 따라 변동되는 부분 별도로 하고 전체적인 코드를 통으로 암기하여 가는거 괜찮을까요..? 추천형은 코드가 꽤 길어 통으로 암기하기에 쉽지 않을거 같은데 기초형은 그래도 어찌 외워볼만 하다는 생각이 드네요...!
검증용 데이터 전후 과정에서 일관된 코드를 만들고 싶은데 과정이 헷갈려서요. ~~ train_test_split(train, target, test_size= 0.2 , random_state = 0 ) 모의문제에서는 이 부분에서 train.drop('목표컬럼', axis=1), train['목표컬럼'],~ 이렇게 사용하는 것으로 이해했는데 그렇게 진행해도 무방할까요?
- 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. 배치에서 full outer join을 쓴다고 하셨는데 예시를 알 수 있을까요? 배치에서 쓰인다는게 잘 와닿지가 않습니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 상관계수가 가장 큰 값을 물어보면 차이가 가장 큰값과 같이 절댓값을 씌우나요? 아니면 양수중에서 제일 큰 값을 찾나요?