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70%의 데이터를 추출하는 과정에서 그냥 df[:int(len(df)*0.7)을 한 것과 df.loc[int(len(df), : ]과 결과값에 차이가 존재하는 걸 확인했습니다. 왜 차이가 발생하는지 알 수 있을까요? 이전 작업까지의 결과물은 수치가 정상적으로 나오는 것을 확인했습니다.  df[:int(len(df)*0.7) 의 경우  df.loc[int(len(df), : ]   

안녕하세요 선생님, 1) ID 삭제 여부ID는 삭제해도 되고, 삭제 안해도 무방하며 이 경우 가중치가 낮게 적용이 된다고 답변 주신 것을 보았습니다. 그런데 모의문제1번과 2번을 풀어보니 ID를 포함하여 학습시켰을 때 성능 점수가 높더라구요...^^;; 무슨 연관이 있을까요..? 시험에서도 ID 포함해도 문제가 되지는 않겠지요? 2) 회귀 성능 기준r2 점수가 0.18이 나왔는데 이런 결과가 나와도 시험에서 점수 받는데 문제가 없을까요? 실무에서는 낮은 점수라고 볼 수 있을 것 같은데 성능을 높이기 위해 별도로 조치하지 않고 제출해도 되는지 궁금합니다.

5회 기출 1번 문제 2L 가격 0 제외 drop써서 할 수 있는 방법도 있을까요?

안녕하세요, 선생님. (비전공자, 파이썬 사용 경험 X) 이번에 일정상 18일부터 빅분기 실기 공부가 가능한데12일의 시간이 남네요. (시간 올인 투자 가능하긴 합니다.) 12일 동안 공부한다고 가정할때빅분기 실기 합격 가능성이 있을까요..?? 혹시 추천하시는 방법이 있으시면 말씀 부탁드립니다 ㅜㅜ.. 

세이브 저장방식을 Playerprefs 보단 프로젝트 Resource파일 내부에 json으로 저장하는쪽이 개발하는 과정에는 저장하는게 명확하게 보여서 더 좋다고 생각해서 바꾸긴 했는데Json과 playerprefs이 조금의 속도 차이는 있는거로 아는데 playerprefs에 json으로 저장하는것에는 무슨 차이가 있는지 여쭤보고싶습니다. 그리고 퀘스트의 실패를 만드는것은다키스트 던전처럼 일단 퀘스트를 무조건 성공하는 취급으로 한 후에 Give 함수에 enum에 따라서 이벤트를 발생 시키게 해서 구현하려는데 이때 Enum인 대성공,성공, 실패, 대실패를 정하는걸 TaskGroup에 넣는게 맞는지 잘 모르겠습니다.TaskGroup에 Enum변수를 만든 다음에 Quest에 isFailable 변수를 만들고 achievment 처럼 ReceiveReport를 가상함수로 만든 다음에 다른 종류의 퀘스트를 만들고 ReceiveReport를 원하는대로 수정한 다음 성공한 TaskGroup을 따라서 QuestResult가 결정되고 이걸 QuestReward에 QuestResult에 따라서 보상, 실패 처리를 하면 되는걸까요?public bool IsFailable => this.GetType() != typeof(Quest) && this.GetType() != typeof(Achievement); 이 bool값으로 어떤 유형의 퀘스트인지도 확인을 하고요.이런식으로 구상을 생각해 보았는데 이러한 설계가 맞는 방향인지 여쭤보고싶습니다. 

#원핫인코딩 train = pd.get_dummies(train, columns=cols) test = pd.get_dummies(test, columns=cols) 이렇게하니까 ValueError: Boolean array expected for the condition, not object이런 오류가 계속 나는데 왜그런가요?

트로트 리사이클러뷰에 노래 넣는 것 까지는 했는데 그 목록 중 하나를 누르면 원하는 사진 나오게 하고 싶으면 어떤 걸 써야 하는지 혹시 알 수 있을까요?

안녕하세요 인프런 재생에러나서 문의드립니다.시크릿 모드로 크롬 들어가도 안되네요

- 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.문제 자체를 이해를 못했네요ㅜㅜ2. 만약, 위에서 자른 막대의 절반 중 하나를 버리고 남아있는 막대의 길이의 합이 X보다 크거나 같다면, 위에서 자른 막대의 절반 중 하나를 버린다. 2번 조건에서 위에서 자른 막대의 절반 중 하나를 버린다는 뜻이64 -> 32 -> 16 -> 8 -> 4 -> 2 -> 1 에서 16 8을 더했을때 23을 넘어가니까 위에서 자른 절반 중 하나를 버리면 16을 버리는게 아닌가요?

코드2의 방식이 좀 어려운거같은데 ㅠㅠ시험칠 때 비교적 간결한 코드1의 방식으로 해도 되나요?

model = RandomForestRegressor() model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(y_val)이렇게 해서 검증데이터로 예측해서 모델 평가하고 실제로 제출할 떄에는 pred = model.predict(test) 로 예측해서test_id, pred로 형성된 데이터프레임을 제출하는게 맞는거죠?? 

X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train[cols], target, test_size = 0.2, random_state = 0) 이렇게 했으면 X_tr에 train[cols]가 들어가게 되는거같은데모델 학습시model.fit(X_tr) 이렇게만 해줘도 안되나요?꼭 model.fit(X_tr[cols])까지 한번더 해줘야하나요?

드라이버 jar 파일 lib 파일에다 넣고 path에 자르파일 추가해주고 Data Source Explorer 부분에서막힙니다.강의보면서 막힌적 없었는데 이번강에서 연결이 안되고 뜨지도 않아 막히고 있습니다.도와주세요 ㅠㅠㅠㅠㅠ

시험장 visual studio 2022에 emmet 설치 되어 있습니까?! -> Tab이 되지 않으면 기본 구문 외워서 다 쳐야 합니까?그리고, 시험장에 최신 버전 visual studio 2022 설치 되어 있습니까? 이때까지 visual studio 2019로 연습했었는데요.

모의문제1,2 유형 풀고 있는데 문제1에서는 dropna가 주로 나오고 유형2에서는 drop이 나오던데 drop과 dropna의 차이가 뭔가요?

안녕하세요 리액트를 공부하기 위해 어제 처음 등록을 했서 잘 듣고 있습니다. 강의에 대한 질문은 아니지만 수업준비관련해서 비주얼스튜디오 부분에 대해 질문이 있는데 제가 현재 맥북으로 사용하고 외장하드를 연결해서 이 외장하드에 폴더를 만들어 사용하고 있는데 어느순간 파일을 만들거나 리액트를 설치할때 파일명앞에 이미지처럼 ._ 이런식으로 붙더라구요. 삭제하면 또 생겨서 구글링을 통해 찾아봤지만 해결이 되지 않았습니다. 혹시 방법이 없을까요? 

- Hash에 대해 외울 것들에 대한 강의가 실행되지 않습니다. 확인 부탁드립니다.

Volume Shadow Copy관련하여 추가강의 혹시 부탁드려도 될까요

안녕하세요 선생님. 7576번 토마토 문제를 풀기 위해 코드를 짜서 제출했는데 자꾸 틀렸다고 처리가 되어서 어디가 문제인지 궁금하여 질문드리려 합니다. time matrix 대신에 visit matrix를 쓰는거 말고는 예시답안과 거의 일치하는것 같은데 어디가 문제일까요?import sys from collections import deque def bfs(cands): global data, N, M, min_dist, dx, dy visit = [[False] * M for _ in range(N)] q = deque() for (i,j) in cands: q.append([i,j,0]) visit[i][j] = True while q: x,y,dep = q.popleft() min_dist[x][y] = min(min_dist[x][y], dep) for di, dj in zip(dx,dy): ni = x + di nj = y + dj if (0<= ni < N) and (0<=nj<M) and (not visit[ni][nj]) and (data[ni][nj] == 0): q.append([ni,nj,dep+1]) visit[ni][nj] = True dx = [0,1,0,-1] dy = [1,0,-1,0] M, N = map(int, input().split()) data = [] for _ in range(N): data.append(list(map(int, input().split()))) min_dist = [[1e6]*M for _ in range(N)] cands = [] for i in range(N): for j in range(M): if data[i][j] == 1: cands.append((i,j)) if data[i][j] == -1: min_dist[i][j] = -1 bfs(cands) val = max(max(min_dist)) if val == 1e6: print(-1) else: print(val)