파일 병합 질문 드립니다

def generate_dateframe_by_path(PATH): file_list, csv_list = os.listdir(PATH), list() first_doc = True for file in file_list: if file.split(".")[-1] == 'csv': csv_list.append(file) csv_list.sort() #sort() 기본 오름차순정렬 for file in csv_list: csv_list의 file들이 하나씩 차례로 들어올거고 doc = create_dateframe(file) 그 파일들을 df으로 하나씩 만들고 if first_doc: 처음들어온 doc이라면 우선 if구문이 실행될건데 final_doc, first_doc = doc, False 위에서 first_doc =True로 지정했던 상태로, fisrt_doc = False로 바꾸고, 이번에 들어온 doc을 final_doc에 저장해라 else: 거고 그리고 다음 파일이 들어올 땐 fisrt_doc이 False이기 때문에 else문이 실행되고 final_doc = pd.merge(final_doc, doc, how='outer', left_index=True, right_index=True) 이번에 들어온 doc과 이전의 파일들이 저장된 final_doc을 합쳐서 새로운 final_doc을 생성 if 사과면: 먹는다. else: 먹지 않는다. 이런식으로 if else문을 설명하시더라구요. 초보입장에서 다른 초보분들한테 혹시 도움이 되지 않을까 해서 해석해봤습니다 ㅎ..ㅎ

countryflag 사이트가 지금 막혔나요?!

국기 페이지도 flagcdn이랑 다른분이 올린 홈페이지 둘다 해봤는데 똑같이 해도 국기 사진이 물음표로 뜨네요 ㅠㅠ 그거 말고 오류나는건 없는데 국기 사진이 안 뜨는 이유를 도저히 모르겠습니다 ..

공부방법 질문

와 선생님 정말 감사합니다!!!!! 이렇게 하면서 배워가는것도 재미있는데 뭔가 정석적인 코스가 있는데 저만 모르고 삽질하는게 아닌가 싶었거든요... ㅠㅠ 역시 많이 해봐야 느는게 맞군요!!! 그리고 좋은 기초강의도 추천해주셔서 정말 감사합니다.

graphviz 설치

깔끔하게 해결되었어요!! 그래프가 출력되는데 감격받았습니다..

could not convert string to float 에러..

와우 감사합니다! 강의 너무 재밌어요 >

could not convert string to float 에러..

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline titanic_df = pd.read_csv('./titanic_train.csv') titanic_df.head(3) print('\n ### train데이터정보 ###\n') print(titanic_df.info()) titanic_df['Age'].fillna(titanic_df['Age'].mean(), inplace=True) #inplace=True는 기존데이터를 업데이트한다는말 titanic_df['Cabin'].fillna('N', inplace=True) #다른 카테고리성 컬럼인 'N'으로 업데이트 titanic_df['Embarked'].fillna('N', inplace=True) print(titanic_df.isnull()) #null데이터를 True로 표시 print('\n데이터세트 컬럼별Null 개수', titanic_df.isnull().sum()) #True값의 합을 컬럼별로 표시 print('\n데이터세트 전체 Null개수', titanic_df.isnull().sum().sum()) print('Sex값 분포: \n', titanic_df['Sex'].value_counts()) #데이터프레임의 컬럼의 데이터가 카테고리성일때 카테고리별 개수 print('Cabin값 분포: \n', titanic_df['Cabin'].value_counts()) print('Embarked값 분포: \n', titanic_df['Embarked'].value_counts()) titanic_df['Cabin'] = titanic_df['Cabin'].str[:1] #데이터프레임에서 []은 필터링을 한다는 의미니, Cabin컬럼의 데이터에 어떤것에 필터링을 하는지 써야함. 그게 .string print(titanic_df['Cabin'].head(3)) titanic_df['Cabin'].value_counts() titanic_df.groupby(['Sex', 'Survived'])['Survived'].count() sns.barplot(x='Sex', y='Survived', data=titanic_df) sns.barplot(x='Pclass', y='Survived', hue='Sex', data=titanic_df) # 나이대별로 카테고리구분하는 함수생성, df의 apply lambda식에 사용 def get_category(age): cat = '' if age