- 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. 아나콘다 프롬프트로 ydata-profiling 패키지 설치 시, 파이썬 버전 에러가 발생합니다.혹시 해결할 수 있는 방법이 있을까요?ㅠㅠ 

 df_item_info = pd.concat(result.tolist())df_item_info = df_item_info.reset_index()df_item_info["종목코드"] = df["종목코드"]7분 40초경 강의의 위 코드 실행시 InvalidIndexError Traceback (most recent call last) Cell In[49], line 6 1 # result를 list로 만들고 concat을 통해 DataFrame으로 만듭니다. 2 # concat으로 데이터프레임을 합쳐줄때는 리스트 형태로 각 데이터프레임을 넣어주어야 합니다. 3 # result_valid = result[result.notnull()] # 또는: result.dropna() 4 # df_item_info = pd.concat(result_valid.tolist(), ignore_index=True) ----> 6 df_item_info = pd.concat(result.tolist()) 7 df_item_info = df_item_info.reset_index() 8 df_item_info["종목코드"] = df["종목코드"] File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py:395, in concat(objs, axis, join, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, sort, copy) 380 copy = False 382 op = _Concatenator( 383 objs, 384 axis=axis, (...) 392 sort=sort, 393 ) --> 395 return op.get_result() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py:680, in _Concatenator.get_result(self) 678 obj_labels = obj.axes[1 - ax] 679 if not new_labels.equals(obj_labels): --> 680 indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) 682 mgrs_indexers.append((obj._mgr, indexers)) 684 new_data = concatenate_managers( 685 mgrs_indexers, self.new_axes, concat_axis=self.bm_axis, copy=self.copy 686 ) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:3885, in Index.get_indexer(self, target, method, limit, tolerance) 3882 self._check_indexing_method(method, limit, tolerance) 3884 if not self._index_as_unique: -> 3885 raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) 3887 if len(target) == 0: 3888 return np.array([], dtype=np.intp) InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects위와 같이 오류가 납니다.OUTPUT 파일 이용해서 실행했었고 중간에 오류나는것들은 CHATGPT 통해서 해결했는데 위의 오류만큼은 CHATGPT를 통해도 해결이 안되네요.혹시 해결 방법을 알 수 있을까요?  

AI강의중 Best였던것 같습니다. 강의 다 듣고 나서 한가지 궁금한게 생기는데강의 코딩에는 모두 한 소스코드에서훈련(fit)하고 바로 predict하는 pattern으로 소스가 제공되었습니다. 혹시 훈련(fit)해서 어딘가에 저장해 두었다가 해당 저장내용을 기반으로 특정 필요한 시점에 predict 해서 결과를 사용하고 싶은데 이런 방법이 있을까요? 이 방법이 설명이 간단하지 안다면 책이나 인터넷 사이트라도 추천해 주시면 감사하겠습니다.  

4페이지에 리스트 기초 부분에 게임 대신 스포츠가 들어간다 하셨는데 왜 "스포츠","독서"가 아닌 스포츠 게임으로 되는지 궁금합니다. 오류인가요?

a=3 b=5 print(a+b) print(type(a))죄송합니다. Python용 IntelliCode 지원을 활성화하는 동안 문제가 발생했습니다. 자세한 내용은 "Python" 및 "VS IntelliCode" 출력 창을 확인하세요. 라는 메세지가 뜨면서 안되는데 왜 그럴까요..

강의 자료 링크로 이동한 캡쳐 입니다. 수십번을 다시 다운받아도 똑같습니다.강의 자료에 csv 파일 자체가 없습니다. ㅠㅠ확인해주세요~~!!

winequality.csv 라는 수업자료가 없는데... 어떻게 해야하나요?

mac 환경 설정 하려고 하는데 커널 설정하라는데 둘중에 뭘 선택해야 하나요?

- 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. =tree.plottree(clf, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.traget_names, filled=True)이부분에서 iris.target_names을 numpy.ndarray배열로 인식하고 리스트로 인식을 안한다고 해서 에러가 뜹니당...ㅎ scikit=learn이 업데이트 된 거 같아요

안녕하세요 강사님.제목의 강의 중에서 depth_first 함수의 동작이 궁금하여 기본 코드에서 "2.코드 변경"과 같이 print 문을 추가 하여 분석 중 "3. 실행결과"와 같이 출력 되는 것을 확인 하였습니다.질문Node(3) 출력하기 전에 s-yield가 한번 출력 되어야 할 것 같은데 두 번 출력에 대한 해석이 안됩니다.f-yield Node(3) s-yield Node(1) Node(3) s-yield Node(0) Node(3) Node(3)@@추가질문을 올려 놓고 고민 하다 보니 Node(1).depth_first() 함수가 한번만 호출 된다고 생각했는데.프로그램이 종료 될 때 까지 총 4번이 호출 되면 말이 되는 듯 한데.. 추측한 시나리오가 맞는지요?Node(1).depth_first() : next(Node(1)) 4번 호출Node(3).depth_first() : next(Node(3)) 2번 호출Node(4).depth_first() : next(Node(4)) 2번 호출Node(2).depth_first() : next(Node(2)) 3번 호출Node(5).depth_first() : next(Node(5)) 2번 호출 코드 변경 def depth_first(self): print("f-yield",self) yield self print("f-next",self) for c in self: for x in c.depth_first(): print("s-yield",self,x) yield x print("s-next",self,x)실행 결과f-yield Node(0) Node(0) f-next Node(0) f-yield Node(1) s-yield Node(0) Node(1) Node(1) s-next Node(0) Node(1) f-next Node(1) f-yield Node(3) s-yield Node(1) Node(3) s-yield Node(0) Node(3) Node(3) s-next Node(0) Node(3) s-next Node(1) Node(3) f-next Node(3) f-yield Node(4) s-yield Node(1) Node(4) s-yield Node(0) Node(4) Node(4) s-next Node(0) Node(4) s-next Node(1) Node(4) f-next Node(4) f-yield Node(2) s-yield Node(0) Node(2) Node(2) s-next Node(0) Node(2) f-next Node(2) f-yield Node(5) s-yield Node(2) Node(5) s-yield Node(0) Node(5) Node(5) s-next Node(0) Node(5) s-next Node(2) Node(5) f-next Node(5)

오류가 발생하는 예시를 들어주실 수 있을까요? 어떤 부분을 주의해야하는지 더 도움이 될 것 같습니다. 🙂

안녕하세요.Lecture.15-3 강의에서 강의노트 pdf 파일은 보이는데, image 자료가 확인되지 않습니다.

안녕하세요. feature scaling 부분에그래프 예시 (before, after) 에 표준정규화를 거치면 분포가 다 같아지는것처럼 그려졌는데각각 다른 분포를 가진 데이터들이 전부 같은 분포로 바뀌게 되면 서로 다른 데이터의 의미자체를 잃어버리는것 아닌가요? 감사합니다.

강사님 안녕하세요우선 너무 잘 듣고 있고 좋은 강의 정말 감사합니다 .그런데 수업 내용이 자꾸 현재 버전과 달라서 너무 헷갈려요..설명하시는 단축키나, 어디에 들어가 어떻게 입력해야하는지방법에 대한 설명 없이 내용뿐인 것들이 있어 따라가기 어려운듯해요 ㅜ profiling 한글폰트설정 부록 강의 올려주신 부분에서터미널 들어가서 경로를 입력하라고 하시는데어떤 형식으로 어디부터 어디까지 써서 입력해야하는지 모르겠어요..~/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/pandas_profiling 이렇게 따라 입력하면 저는 아무 반응도 안일어나는데 어떻게 해야할까요? 

안녕하세요! 교육 차근차근 따라하면 듣고 있는데요..seaborn 시각화 생성되지 않아 문의 드립니다.제가 놓친 것이 있을지요..아래 코드 참고 부탁 드려요 

맥에서는 아나콘다네비게이터만 있는데 어떻게 해야하나요?

아나콘다를 사용하는 이유가 무엇인가요??

안녕하세요, 강의 잘 듣고 있습니다.그런데.. chapter13의 강의자료가 올라와 있지 않네요? 혹시 올려주실 수 있을까요? 그리고 chapter14이후부터는 강의가 언제 올라오는지 질문드립니다.

똑같은 빈도수를 구하는 문제에서도어떨 때는 value_counts()를 사용하고어떨 때는 그냥 count()를 사용하시는데 차이가 궁금해요

OOP style 부분에서 자꾸 name 'fig' is not defined라고 오류가 나는데 어떻게 해결하나요..?