안녕하세요 거친코딩님!우선 강의 너무 재밌게 잘 듣고 있습니다. 섹션 1의 마지막 강의를 듣다가 오류가 발생하는데 무엇이 원인인지 잘 모르겠어서 질문드립니다. 해당 강의 11분 50초에서 설명해주시는 nan_abalone_df.mean()을 하면 자꾸 타입에러가 발생합니다TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-138-677ba292c7ae> in <cell line: 1>() ----> 1 nan_abalone_df.mean() /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/nanops.py in _ensure_numeric(x) 1676 if inferred in ["string", "mixed"]: 1677 # GH#44008, GH#36703 avoid casting e.g. strings to numeric -> 1678 raise TypeError(f"Could not convert {x} to numeric") 1679 try: 1680 x = x.astype(np.complex128) TypeError: Could not convert ['MMFMIIFFMFFMMFFMIFMMMIFFFFFMMMMFMFFMFFFMFFIIIIMFIFIMMFMFMMIFMMFMMMFFFIMFFMFFMFFFFMFMMFMMFFMMMFMMMMMFIMMMMFFFFFMMIMFFFMFMFIFMIIIIMMMFFIIFFMFMFFMMMFMIIIMFFFFMFMFFMFMFFMFFMFMFMFIIIIIMMMFFFMFFFFMMMIFMFMMMFMFFMFIIFIFMFMFMMIMFFFFFIFFIFFMMMIIIIIIIMIIIIIIIIIIMFFMMMMFFFFMIMFMMMFFMMMMMFMMFFIFMMFMFMFMFMFMIIIMMFFMMFIIMMMFMMFMIFMFIIIMIMIIMMIMFIIFMMMMFMFMFFMFIIMFFMMMMMFMFMFFFFMMFMFFFFFMFMFMFMMMMMFMMMIIMFIIIFMMMFMFFIFMMMMMMFMFFFMFMFIFIIMFMFFFMMMIMIIMMIIFIFFMMMFMFFFFMFIIFMFIIIIFMFMFFIFFMFMMMFMMFMFMFMFMMFMMFFFFMFFFFFMMMMIIFFMFMMMMFMFIMMMMFFMIFIFIIIMMFFFMMFMMMFIIIIIIIIFFIFIFFFMIIMFIIFFIFIFIFFIFIFIIFMFIFIFMIFIIFIFFIIIMIMMFMMIIMFMMMMIFFIFFFIMIFMIMMMMIFMIFMMIMMIFMIIMFMFFIFIIFFIFMFMFMFFMFFMFFFIMFMMMFFMMMIFMIIIMFFMFFMMMMFMIIMIMMIIIIIIMMMMFMFMFMMMMMMMFMMMFFFMFFMMMFMFFMMMFMMMFFMFMFMFFFIMMMMMMMFMMMIIMFMFFFFMMMMMMMFMMMIMMIFFFMFIIIIIIIIIIIIIIIIIIMIIIIIMIFIMFMMMMFFFMFMMMMFMMFFFFMFMFMFFMMFMFFMMFFFMMMMMFFFFFFMIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIFIIIIIIIIIIIIFMFMFMMMMFMMMMIMMFIMIMIIMMFMFMFFMFMMFFFFMMFMMMFFFMFMMMFFFMFMFMMMMFFFMFFFMFMMMMFFFMMFMFFMMMFFFMMFMFFMMMFFMMFFMIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIMIIIIIIIIIIIIMIIIIMIIIMFIFIIIMIIFIIMIIIIMMMFFMMMFMMMFMFIFFMFMIMMMMMMMFMMMFMFMFMMFMMMMFFMMFFMMMFMMFFMMFFMIFFMFMFMMMFFFMMFFMMFMMFFMFIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIFIIIFIIIIIIIIIIIIMIMIIIIIIIIIIIIIMIIIIIIFMFIIFIIIFMIIMIIIIIFIIFMMIIFMIMFFMMMFMMIMMMMIMMFFMMIFFMIMIFFMMMIMMFMMFMMFMMFFMFFFFIMIMMFFMMMMMMMFFMMFFMFMFFFFFMMFFMMFFFMFFFFFFIIIIIIIIIIIIIIMIIIMIMIIIII... 강의를 다시 돌려보고 거친코딩님과 똑같이 코드를 쳤는데 자꾸 저 부분에서 오류가 발생하네요.nan_abalone.df의 성별 열이 문자라서 mean함수를 호출할 수 없는 것일까요? 근데 왜 선생님 강의에서는 성별 컬럼이 존재해도 mean이 실행이 될까요..저 부분이 안되니 당연히 nan_abalone_df.fillna(nan_abalone_df.mean())도 안되네요.. 똑같은 타입에러를 일으킵니다 아직 데이터 전처리 걸음마단계라 미숙하지만 잘 부탁드립니다..! 좋은 강의 감사합니다 

iplot 사용중에 항상 에러가 나는데 원인을 모르겠네요 ㅠㅠ색 관련 에러라고 뜨는데 구글에 검색해도 안나옵니다 ㅠ

안녕하세요 강사님 우선 좋은 강의 감사합니다.강사님 강의를 베이스로 하나의 전략을 구성 중인데 분할 매수, 분할 매도를 어떻게 구현하여 수익률을 내는지 도무지 떠오르지가 않습니다.혹시 이 기능에 대해서는 어떻게 생각해야 하나요??

안녕하세요 선생님생각했던것보다 훨씬 다양한 컨텐츠를 배우다보니 정말 좋은것 같습니다. 다만 세팅 부분에서... 강의에서 진행된 부분대로 동일하게 따라해보았는데 일부 활성화가 안되는 듯하여 문의 드립니다. [강의명 : Github Actions, Python Script 예제]gcp ssh와 깃헙 레포지토리 연동 관련해서...main.py 파일 변경 실습 진행중인데 캡쳐 상태의 에러와 같이 에러가 뜨고 main.py 파일을 읽었을때도 아무런 내용이 읽히지 않아서 혹시 실습중 잘못한 부분이 있나 문의드립니다."error: The following untracked working tree files would be overwritten by merge:main.pyPlease move or remove them before you merge."  [강의명 : Miniconda 시스템 환경설정, Windows11]miniconda 설치후 Powershell에서 "Get-ExecutionPolicy" Unrestricted 로 변경 후 conda activate / conda activate base 명령후 (base)로 변하지 않아서 그 다음 강의 실습인 VSCODE 내 Powershell에서 conda 가 활성화 되지 않는데 혹시 놓친 부분이 없나 궁금합니다.   

선생님, requests.get 하여 크롤링을 하려 하는데 403 error가 계속 뜹니다. headers 부분을 추가하여 했는데도 계속 오류가 뜨는데 혹시 무엇이 문제일까요?  API로 받아와야하나요 이젠?

선생님 안녕하세요, 수고많으십니다. 다름이 아니라, 제가 파이썬응 3.9 버젼으로 쓰고있는데, 이 환경에서는 api가 돌아가지않니요?

Survived 에서 뽑아냈을 때 수치가 높게 나오면 영향 가능성이 높다고 판단하면 되는건가요?

선생님 안녕하세요~좋은 강의 제공해주셔서 감사드립니다. Github에 해당 강의 코드가 없는것 같아 확인차 문의드립니다. 감사합니다.

안녕하세요 선생님, 여쭤볼께 있어 글남깁니다 ~!만약 2회차 회귀 문제라 가정하면만약 데이터프레임이x1 x2 x3 ~~~~ y 값이 있을 때, 만약 target으로 하는 y가 있다 ! 라고 했을 때 거기에 대한 x1, x2, x3가 ~~범위에 들어와야 target하는 y값에 가깝다 ! 라는 코딩도 있나요 ?어떻게 보면 회귀분석인거같은데. .ㅠ 배운건 x1 x2 x3가 있을떄 y가 나오는거까지 밖에 안배워서궁금하네용

선생님, ㅠ 막판에 올려주신 2유형 만능풀이법으로분할만 해서 40점 받았는데... 3과목 15점 1과목 0점 (...시험장 가니까 다 에러가..ㅠㅠ)9회 보려고 하는데요, 2과목은 사실 많이 건드린 분들이 감점 되는걸 봐서 만능풀이법 정도로 할려고 하구... (심지어 평가도 안했어요) 1과목, 3과목 을 고득점 하려면ㅇ ㅓ떻게 공부법을 잡아야할까요?

강의 14분쯤에서 모델을 변경하는 부분입니다.케라스가 업데이트 된 건지는 잘 모르겠지만 아래 부분에서 시퀀셜 모델이 레이어를 단일 값으로 받을 수 없어 에러가 납니다.encoder = Sequential(Dense(2, input_shape=(3, ))) decoder = Sequential(Dense(3, input_shape=(2, ))) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()아래 처럼 괄호로 감싸 리스트로 넘기면 해결됩니다.encoder = Sequential([Dense(2, input_shape=(3, ))]) decoder = Sequential([Dense(3, input_shape=(2, ))]) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()

안녕하세요.저도 강의자료를 다운로드하면 압축파일에 requirement.txt 파일만 나오고 다른 파일들은 보이지 않습니다.앞에서 문의한 분처럼 저도 이메일로 보내주시면 감사하겠습니다.kimv100@gmail.com감사합니다.

좋은 강의 잘들었습니다. 이제서야 거의 완강에 앞두고 있습니다. 수업의 후반부 내용중 7.12 실전투입관련 part1 부분에서 궁금한점이 생겼습니다. 물타기(매월 100달러씩 투자금액을 증액)하는 경우 아래 코드와 같이 반영하는 방법을 제안해주셨는데요.cum_rtn_at_last_month_end = (total_port_cum_rtn_series.iloc[-1] * 0.999) + 100 이렇게 코드를 짜서 실행을 하면 포트폴리오의 개별 종목이나 전체 금액의 추이를 잘 계산해낼 수 있는 것으로 보입니다. 그런데 여기서 구해진 rtn_df 등을 바탕으로 수업에서 계산했던 sharpe ratio나 CAGR을 그대로 구해도 될지에 대한 의문이 생깁니다.매월 말 리밸런싱때 투자금액을 추가한다고 가정하면 시장 상황에 관계없이 매월 말마다 100달러씩이 자동으로 증가하는데 이 부분이 sharpe ratio나 CAGR을 과대평가하는 효과가 생길 수 있다고 생각하기 때문입니다. 혹시 이 부분에 대해 제가 잘못 생각하고 있거나 추가적으로 참고할만한 자료가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다.

"Only instances of keras.Layer can be " 97 f"added to a Sequential model. Received: {layer} " ValueError: Only instances of keras.Layer can be added to a Sequential model. Received: <tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer object at 0x791605217610> (of type <class 'tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer'>)위와 같은 오류가 나서 한참 찾았는데요. 원인은 tensorflow_hub와 tensorflow 간의 keras 필요 버전 차이에 있다고 합니다. 아래와 같이 keras를 별도 설치하여 임포트하여 사용하시면 정상 작동됩니다. 같은 에러로 고민이신 분에게 도움이 됐으면 좋겠네요. 수정 소스 코드!pip install tf_kerasimport tf_keras as tfk Trained_MobileNet_url = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/classification/2" Trained_MobileNet = tfk.Sequential([ hub.KerasLayer(Trained_MobileNet_url, input_shape=(224, 224, 3)) ]) Trained_MobileNet.input, Trained_MobileNet.output

선생님 안녕하세요! 앞에서, 하루 단위의 종목의 ratio같은 경우는 Log를 씌어주지 않았는데, 5분 단위의 data는 왜 log를 씌어주는지 궁금합니다! (scale이 큰것도 아닌데 왜 앞이랑 차이가 나는지 궁금하네요!)

데이터 전처리 과정에서 이해되지 않는 부분이 있습니다.import pandas as pdimport FinanceDataReader as fdrdf_krx = fdr.StockListing('KRX') df_krx 로 데이터를 확인했습니다.ㄴ일부 컬럼 (ex.Dept)에 결측치가 있습니다. <- 값이 비어있습니다. Nan 값으로 채워진 것은 아닙니다.ㄴ이 때 info() 메소드와 df_krx.isnull()로 확인해보면 null값이 없는 것으로 나오고 isnull() 또한 모두 false가 나오는데 원인을 모르겠습니다. ㄴ이후 to_csv 메소드를 사용하여 파일을 저장한 후 저장한 파일을 읽어왔을 때는 해당 값들이 NaN 값으로 바뀌어 있는데요. 원인이 무엇일까요?

19초에 보면 이것들이 다 세팅되어있다는 존재하에 강의를 진행한다고 하셨는데여. 탐색영역에서 현재 있는 폴더와 파일들의 ipymb파일들이 쭈욱 나오는데 이건 어디서 받는건가요? 28초에 BS코드를 열어가지고 bs코드창을 띄우셨는데 이건 어떻게 띄우는건가요?

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)

안녕하세요. 수강생입니다.현재 저는 손코딩은 하지 않고 처음부터 끝가지 영상으로 한번 보고 두번째부터 손코딩하려고 계속 보는중입니다.따라서 문법을 이해하기 보다는 아~그렇구나 정도 알고 있습니다. 또한 제 데이터는 특별히 손을 대지 않고 실행만 하고 있습니다. 그런데 지금까지 큰 이슈없이 잘 진행되다 Heapmap에서 에러가 발생합니다.deep_data_and_visual 1:48의 결과값도 저랑 다르고 heatmap 작성시 에러가 ValueError: could not convert string to float: 'Abbeville' 발생합니다. 문자열을 float으로 못바꾸는건 알겠는데 직접 파일에서 관련 데이터를 지우라는 것인지(그렇다면 문자열 컬럼은 다 지워야 하는데 좀 이상한거 같구요), 코딩으로 원하는 데이터만 추출해서 가져와야 하는건지(그렇다면 저는 처음부터 영상을 다시 봐야하구요), 제 데이터만 이상한건지(그럼 다시 설치하구요.. 물론 다시 복붙해봤습니다.) 궁금합니다 .

pandas_real_data_processing 강의자료에서 def func(df_data): print (type(df_data)) print (df_data.index) print (df_data.values) return df_data 를 통해 함수 func을 정의했는데, df_func = df.apply(func, axis=0) 에서 func에 넣어줄 df_data 매개변수가 없었는데 계산결과가 나타난 이유가 궁금합니다.제 생각엔 func(무언가) 가 들어 있는 형태로 사용될 거 같았는데 그러지 않아서요...