안녕하세요! 강의 정말 잘 보고 있습니다!. 강의 참고하면서, Kaggle에서 괜찮은 데이터로 매출분석, 퍼널분석 프로젝트해서 포트폴리오 만들어 보려고 하고 있습니다. 그런데 Kaggle csv데이터를 Postgresql에서 쉽게 로드할 수 있는 방법이 있을까요? 검색해보니 pgAdmin이라는 툴도 있는 것 같던데, DBeaver하고는 사용하는 법이 많이 다른 것 같아서요. DBeaver에서 csv 파일 DB에 적재하려면, 어떻게 해야할까요?? 감사합니다!
안녕하세요. 디렉토리 구조를 afterlogin과 beforelogin구조로 나누어서 로그인을 분기치고 있고 auth.ts에서 서버로 부터 전달받은 토근값을 넣고 미들웨어에서 세션을 유무를 확인하여 login페이지로 리다이렉트 시키고 있습니다. afterlogin과 beforelogin으로 디렉토리가 어떤방식으로 나뉘는지 로직이 궁금합니다. 관련된 훅이 있는것인지?? 2. 실제 상용화된 서비스라고하면 로그인이 풀리는것을 방지하기 위해 BE로 토근값을 요청할텐데, 관련 로직은 어떤방식으로 구현하는게 좋은방법인지 요청드립니다.
안녕하세요. range를 이용해 2일전+오늘자까지의 합이나 평균등을 구할 때 2일전 날짜의 데이타가 없으면 그냥 넘기는 것으로 배웠습니다. 근데 만약 이런 비어있는 날들을 어떤 값을 채우고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 예를들어 71페이지에 7/14, 7/15에 sum_by_daily_cat이 없지만, 100이나 200 혹은 평균값을 임의로 넣어서 sum_range를 구하고 싶다면 어떻게 할까요?
강사님의 쿼리를 돌리면 deptno별로 sal 컬럼이 asc 방향으로만 order by 되는 것 같습니다. , row_number () over ( partition by deptno order by sal desc ) as sal_rank_desc , row_number () over ( partition by deptno order by sal asc ) as sal_rank_asc 이 절을 쓴 후에 sal 정렬을 deptno 별로 desc 방향으로 정렬할 수 있을까요?
DISTINCT 관련 질문 드립니다. 만약 COUNT(city) - COUNT(DISTINCT city) 문제에서처럼 중복값을 빼준다고 했을 때, DISTINCT는 city 이름이 같은 경우에만 중복값으로 인지하는지, 아니면 그 row에 다른 data (예를들면 위도, 적도) 등도 같을 경우에 중복값으로 인지하는지 궁금합니다. 전자의 경우에는 위치는 다르지만 우연히 두 도시의 이름이 같을 경우 중복으로 인지할 것이고, 후자일 경우에는 작성자의 실수로 같은 데이터가 두번 입력됬을때 중복으로 인지할텐데, DISTINCT가 구분하는 경우가 어떻게 되나요?
영상에서 선생님 구문데로 실행했는데 아스타 위치에 따라 작동이 됩니다. 아스타를 SELECT 뒤에 *, 정상작동하나 AS NAME 뒤에서붙였을땐 오류가 나오는데 뭐가 문제일까요? 정상실행 경우(SELECT *, CASE ) 오류 발생 END AS NAME, * SELECT CASE WHEN CategoryID = 1 THEN '음료' WHEN CategoryID = 2 THEN '탄산' ELSE '기타' END AS NAME, * FROM Products
글에 두서가 없어도 양해 바랍니다 이 수업 수강 이전에 코딩 문제를 풀 때 파이썬으로 재귀함수를 사용했던 적이 있습니다. 그때 알게 된것이 파이썬의 재귀함수에는 기본적으로 깊이의 제한이 있다는 것입니다. sys.recursionlimit()으로 확인해보니 재귀호출을 1000이상 못하도록 값이 제한되어 있고 이 값을 늘려서 사용하는것은 별로 추천되는 방법이 아닌걸로 알고 있습니다. C언어 사용할때에는 속도면에서 제한도 없고 파이썬보다 속도도 월등하다보니 재귀를 자주 사용했었는데 파이썬에서 재귀함수로 풀어야 하는 경우가 있을까요?
안녕하세요 제로초님. 인터넷창에 직접 주소를 입력하거나 새로고침 시 뒤에 배경화면이 사라지는 것에 대하여 질문있습니다. 먼저 <Link href='/i/flow/signup' className={styles.signup}> 를 클릭 시에는 인터셉터 라우팅이 트리거 되어 src/app/(beforeLogin)/layout.tsx 에 있는 children으로 인해 배경화면에 main컴포넌트가 보여지며 인터셉터된 @modal 은 modal부분에 보여집니다. 그런데 직접 주소창에 /i/flow/signup' 를 입력하여 접근하거나 새로고침하면 배경화면에 main컴포넌트가 사라지게 되는데 이것의 이유는 직접 접근할 때 인터셉에 걸리지 않게되고, childrend에는 i/flow에 있는 폴더들이 보여지며 defalut.tsx가 배경화면으로 보여지기 때문인가요?
age_bin_list = np.arange(10, 80, 10) df['age_bin'] = pd.cut(df['age'], bins = age_bin_list) pivot_df = df.pivot_table( index = 'age_bin', columns = 'region', values = 'charges', aggfunc = 'median' # 각 구간에 해당하는 값을 중간값을 사용하겠다. ) pivot_df # 각각의 값들에 대해 크기를 가늠할 수 있게끔 시각화(주로 색상)하는 방법 # 2D 형식으로 준비된 데이터를 Seaborn heatmap으로 시각화 # annot 인자를 통해 각 셀의 값 표현 가능 fig, ax = plt.subplots() sns.heatmap(pivot_df, ax = ax, annot = True) 코드 똑같이 따라했는데 왜 저는 표에 수치가 다 표현이 안되는 건가요?
안녕하세요 강사님 ㅎㅎ 현재 챕터도 이전과 같은 증상인데 어떻게 확인하면 좋을까요? Github snapshot: https://github.com/dimz119/learn-python-django/tree/form_view 에서 다운받아서 실행시켜도 제가 작성한 코드랑 똑같은 문제가 발생하는데 확인할수있는 방법이있을까요??
좋은 강의 잘 보고 있습니다. 테이블 조인(join) 강의를 보던 중 강의 막바지에 풀어주시는 마지막 join 예제에 궁금증이 생겨 이렇게 질문을 드립니다. [질문] 만약 E.dept_id가 null인 임직원이 W.proj_id=2001이라는 조건에 TRUE라면, SELECT 절의 D.name AS dept_name를 통해 어떤 D.name 결과를 출력하게 되나요?? 해당 임직원에 대한 데이터는 E.name 과 E.position만 출력되고 D.name 에 대해서는 아무런 결과도 출력하지 않게 되는건가요? 그리고 이전 강의에서는 WHERE 절의 결과는 TRUE가 나와야 해당 SQL 문이 실행된다고 하셨는데, 이번 Join 강의에서는 FROM절에 Null이 와도 SQL문이 잘 실행되는 것을 확인했습니다. 혹시 Join 키워드가 WHERE절의 그런 단점을 해결해준다고 생각해도 되는걸까요??
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!