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다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기
선생님 apply 함수에 대해서 질문있습니다!!
선생님 강의 너무너무 잘듣고 있습니다. 항상감사드립니다 꾸벅 ---------------------------------------------------------- 1) 안녕하세요. 질문주신 내용은 apply를 사용해야 하는데 파이썬 함수와 판다스 기능이 섞여서 혼란이 있으셨을거 같아요. 판다스에서는 함수를 시리즈나 데이터프레임에 적용해 줄 때 apply를 사용합니다. 시리즈는 map을 사용할 수도 있습니다. 또 문자열에 쓰는 split을 판다스의 시리즈와 데이터프레임에 적용하려면 string accessor라는 것을 사용해야 합니다. ------------------------------------------ 선생님 저번에 df_first_melt["연도"] = df_first_melt["기간"].apply(parse_year) 이부분을 함수식으로 적용해서 년,월을 구분할려고 했는데 데이터프레임에 함수를 적용시켜줄때 apply 함수를 이용 해야한다고 하셨잖아요? 그런데 타이타닉 문제를 풀다가 함수에 함수식을 적용한 부분이있는것 같아서 질문드립니다 !! 요 부분이 요즘 너무 헷갈려요 ㅠㅠ
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get_string 함수
get_string 함수와 관련된 질문이 있습니다. 1. 결측치면 입력값 그대로 출력하도록 하기 위해 def get_string (data) : if data == "Nan": return data 이런 식으로 코드를 작성하면 왜 안될까요?ㅠㅠ 2. re.sub("[\d\.'\-(nan)\[\]\/]", "", text)에서 nan을 왜 ()에 넣어야 하는지 궁금합니다.
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random_state
안녕하세요 선생님 random_state를 언제 사용하는지 궁금해서 질문드립니다. 함수의 값을 고정할 때도 사용하는 건가요?
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"공원보유시설(운동시설)"의 unique 값
안녕하세요 선생님 df["공원보유시설(운동시설)"].value_counts().index.tolist() df["공원보유시설(운동시설)"].unique().tolist() 위의 두 코드가 결과가 다른지 궁금합니다. value_counts()는 고유값의 개수를 세주기 때문에 index만 취하면 동일하지 않을까요...?
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year_month 필터링
안녕하세요 선생님 해당 코드로는 필터링을 할 수 없나요? 혹시 고시연도의 데이터 타입을 바꾸고 피봇테이블을 다시 만들면 가능한가요?
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matplotlib.font_manager._rebuild()
안녕하세요 선생님 matplotlib.font_manager._rebuild() 해당 코드를 쓰는 이유가 궁금해서 질문드립니다!
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화면분할은 어떻게 할 수 있을까요?
안녕하세요. 유투브를 보다가 명강의를 찾게 되어 무척 감사히 듣고 있습니다. 질문드립니다. 좌표값이 동일한 data들이 있습니다. 서클 + 히트맵으로 표현은 되나, 동일좌표상에, 숫자가 몇인지가 안나와서, 창을 분리해서 좌측에는 서클+히트맵으로, 우측에는 클러스터로 나누어 보고 싶은데, 화면 분할을 하려면 어떻게 할 수 있을까요?
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df_last.loc[df_last["전용면적"] == "전체", cals]
선생님 안녕하세요. df_last[df_last["전용면적"] == "전체"]의 내용은 이해가 가나 그 이후에 df_last.loc[df_last["전용면적"] == "전체", cals] 의 내용이 이해가지 않습니다. 풀어쓰면 df_last.loc[df_last["전용면적"] == "전체", ['지역명', '연도', '월', '평당 분양가격']] 인데, loc의 의미와 마지막에 컬럼 이름을 씀으로써 어떻게 그 컬럼만 나타나게 되는지 문법적인 설명 부탁드리겠습니다!
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선생님 질문있습니다
선생님 데이터 프레임에서 문자열 분리하는 과정에서 선생님은 apply를 활용해서 parse 함수를 적용시켰는데요 저는 그냥 함수에 함수를 담아서 적용할려는데 데이터프레임은 split 속성을 갖지 않는다 라고 오류가 뜨는데 이런경우는 무조건 apply 함수를 적용시켜야 하나요?? 아 그리고 concat으로 데이터프레임을 합칠때 행크기가 달라도 합칠수 있나요?? 제가 알기로는 열크기는 달라도 합칠수 있더라구요
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정규표현식 관련
선생님! gym = re.sub("[\[\d\-nan\.\]]", "", gym) 여기서 패턴을 꼭 리스트 안에 넣어야 하나요?
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df.describe(include="object")
df.describe(include="object")은 문자열 데이터만 요약이 되고 describe는 수치데이터만 요약이 되는건가요만약 describe 수치 데이터만 요약이되면 df["상권업종대분류명"].describe() 여기서는 "상권업종대분류명"의 수치가 요약되는 건가요 include="object 과 describe 의 너무 헷갈립니다
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선생님 loc 질문있습니다!
빅데이터 분석가가 꿈인 학생입니다 선생님 강의 너무 쉽게 잘가르쳐 주셔서 항상 감사드립니다. 선생님 밑에서 loc["2018"]로 출력하면 왜 오류가 나나요?? 그리고 멀티인덱스가 ["연도", "지역명"] 이런식으로 여러 칼럼이 지정되어있는거도 멀티인덱스라고 하나요?? 저는 이때까지 멀티인덱스가 [["연도"]] 이런식으 된거만 멀티인덱스라고만 생각했거든요 ㅠ
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copy()
선생님! df = df.drop(["Unnamed: 19"], axis=1) 이 부분에서 .copy()를 안해도 괜찮나요?
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circlemarker color 지정 오류
원래 코드랑 다르게 i 가 포함된 변수를 그대로 사용했더니 오류가 발생했어요ㅠㅠ
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결측치
이 강의에서는 결측치가 많은 컬럼 제거를 어떻게 하는지 보여주는 거고 실제로는 결측치가 많은 컬럼을 제거 할 때 그 데이터가 필요있는지 없는지 유무를 따지고 그 데이터가 필요없는 것 들 중에서 결측치가 많은 것을 지우는 것을 판단하나요?? 무작정 결측치가 많다고 컬럼을 없애면 안되지 않나여
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결측치
결측치를 보는 과정에서 df.isnull().sum()바로 이렇게 해도 결측치를 볼 수 있는데 True==1 이런식으로 굳이 설정하고 df.isnull().sum()을 구하는 이유가 있을까요
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df_cafe_vs의 컬럼명 지정 질문
아래 코드의 차이가 궁금합니다
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apply
df_first_melt["연도"] = df_first_melt["기간"].apply(parse_year) 여기서 apply를 활용해 연도만 추출해서 새로운 컬럼에 담는다고 하는데 만약에 "기간"에 있는 데이터를 그대로 새로운 컬럼에 담는다면 어떤식으로 해야하나요
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seaborn
seaborn만 시각화해서 잘 활용한다면 굳이 groupby나 pivot table을 이용안해도 되나요??
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질문
df_last_notnull= df_last.loc[df_last["평당분양가격"].notnull(), 여기서 df_last로 헌번더 묶어주는 이유가 있을까요?? 바로 loc[df_last["평당분양가격"] 이런식으로 하면 안되나여