from scipy.special import boxcox1p from scipy.stats import boxcox_normmax # 왜도가 1보다 높은 수치형 변수를 출력하는 코드 high_skew = skewness_features[skewness_features > 1] high_skew_index = high_skew.index print("The data before Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head()) # boxcox를 변환하는 코드 for num_var in high_skew_index: all_df[num_var] = boxcox1p(all_df[num_var], boxcox_normmax(all_df[num_var] + 1)) print("The data after Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head()) 위와 같이 코드를 실행시켰을 때 다음과 같은 에러가 발생하였습니다. <ipython-input-72-7b0af0216c6e> in <cell line: 11>() 10 # boxcox를 변환하는 코드 11 for num_var in high_skew_index: ---> 12 all_df[num_var] = boxcox1p(all_df[num_var], boxcox_normmax(all_df[num_var] + 1)) 13 14 print("The data after Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head()) BracketError: The algorithm terminated without finding a valid bracket. Consider trying different initial points.
자료에서 학교 column을 NaN 으로 바꾼후 '1번' : '6번' row의 '학교'column 의 Nan만 '모름'으로 바꾸고싶어 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv ( 'score.csv , index_col = '지원번호) df['학교'] = np.nan df.loc['1번':'6번' , '학교'].fillna('모름,inplace = True) 로 해보았는데요 전체 데이터프레임에서 NaN 값이 변화 하질 않네요 이런방식으로 조건걸어 바꾸는건 불가능한가요?
예전에 잘 들었다가 최근에 다시 들으면서 실행하니, numpy dtype관련사항이 변경(업데이트)가 있었는지 numpy 1.20이후 변경되었다고 알람,오류메세지가 발생합니다. np.object 부분에서 np. 을 빼고 실행하면 되는데 이렇게 진행하면 될까요? 본 섹션 이외에도 np.object를 string으로 입력받기 위해 사용된 곳이 몇몇 보이는데 해당부분도 동일하게 object(찾아보니 python default type 같습니다만, 정확히 알지 못하겠습니다.) 로 변경해서 사용하면 크게 문제가 없을까요? 시간이 지났지만 자세하고 하나씩 설명해 주셔서 감사합니다.
제주지역에 해당하는 데이터만 뽑는 과정을 def cleaning(location): if location == '제주': return location else: return np.nan 로 하셨는데, raw_log[raw_log['지역(시도)']=='제주'].reset_index(drop=True) 로 하면 안되나요? 혹시 함수를 작성하는 경우가 메모리 상에서 좀 더 효율적인건가요?
안녕하세요. 선생님. 해당 강의에서 아래와 같이 for문을 한줄에 쓰셨는데요? FAANG=["META", "AMZN", "AAPL", "NFLX", "GOOGL"] faang_list=[fdr.DataReader(code,'2015','2021')["Close"]for code in FAANG] df_faang=pd.concat(faang_list, axis=1) 제가 이걸 으로 시작해서 두줄에 풀어썼는데... 에러가 나는데요? 혹시 어느 부분이 잘못되었는지 알려주실수 있으신지요? FAANG=["META", "AMZN", "AAPL", "NFLX", "GOOGL"] for code in FAANG: faang_list=[fdr.DataReader(code,'2015','2021')["Close"]for code in FAANG] df_faang=pd.concat(faang_list, axis=1)
- 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. 5.1에서 df_item_code_name 데이터프레임과 raw 데이터프레임을 병합하려 하는데 아래와 같은 화면이 뜹니다. 다른 코드는 다 맞게 작성했는데 여기서 왜 오류가 뜰까요 ㅠㅠ on을 작성하지 않고 그냥 merge만 해도 MergeError: No common columns to perform merge on. 라고 오류가 뜹니다 ㅠㅠ 또한, 맨 처음 전처리 과정에서도 이러한 메시지가 뜨는데 혹시 이것이 원인일지 궁금합니다.
프로그램에 문외한 초보입니다. 선생님의 강의를 듣고자 쥬피터노트북을 설치하였습니다. 거기서 제가 사용하고자 자동화프로그램을 하나 만들었는데, 실행파일이 만들어 지지 않고 계속 아래의 오류메시지가 뜹니다. 근데 아래의 pathlib라는 패키지를 제거하면 이번에는 pip명령이 작동하지 않습니다. 파이참도 설치하여 파일을 옴겨보고 수 없이 프로그램을 재설치하고, chatgpt에 문의도해 보았지만, 문제를 해결하지 못하였습니다. 강의 내용과 좀 다른 질문일수도 있으나, 어디 도움을 구할 곳이 없네요. 쥬피터노트북을 사용하시는 선생님은 실행파일을 어떻게 만드시는지 궁금하여 문의드립니다. The 'pathlib' package is an obsolete backport of a standard library package and is incompatible with PyInstaller. Please remove this package (located in C:\Users\jh_ki\anaconda5\lib\site-packages) using conda remove then try again.
강의와 같이 코드를 입력 하였고 아래와 같은 InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects 에러가 납니다. 다른분이 질문해주신 글에 답변 처럼 df_item = pd.concat(item_info, ignore_index=True) 처리를 하여도 같은 에러가 생깁니다. 해당 문제때문에 강의 진행이 안돼서,, 어떻게 하면 해결할 수 있을까요
학습 데이터를 통해 모델을 학습 시켰을 때 true function이 나오는 건가요? 아니면 학습 데이터를 통해 모델을 만든 이후에 모델의 검증을 위한 검증 데이터를 넣었을 때 true function이 나오는 건가요? ture function이 만들어지는 시기가 언제인가요?
