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2024.04.19
안녕하세요 선생님
안녕하세요. 텍스트 데이터 전처리(형태소 분석, 불용어 제거 등)를 진행하고 1) 빈도 분석을 해보는게 어떨지 싶습니다. 2) 토픽모델링을 하면 주요 주제별 키워드를 추출합니다. 3) 강의에 있는 텐서플로를 활용한 임베딩을 진행한 후 임베딩 프로젝터로 시각화 해서 가까운 의미의 키워드를 찾아보는 것도 좋겠습니다. 화이팅입니다 :)
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2024.04.18
빈도수가 1000개 이상인 데이터를 따로 담을 때 코드 질문 있습니다.
안녕하세요. 질문주신 내용처럼 value_counts() 결과의 인덱스 값과 데이터프레임의 인덱스 값이 다릅니다. 해당 결과는 빈도수 결과인 value_counts() 의 일부를 가져오는 것이라 해당 결과로 인덱싱을 해주어야 의도한 값을 가져올 수 있습니다. 감사합니다 :)
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2024.04.18
hue를 사용할 때
안녕하세요. 범례 위치에 대한 질문을 주신것으로 보여집니다. plt.legend() 키워드로 찾아보면 범례 위치 조정 등에 대한 예시를 볼 수 있습니다. import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 생성 x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [2, 4, 6, 8, 10] y2 = [1, 3, 5, 7, 9] # 그래프 그리기 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y1, label='Line 1') ax.plot(x, y2, label='Line 2') # 범례를 그래프 바깥쪽에 표시하기 plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', borderaxespad=0.) # 그래프 표시 plt.show() 다음은 claude.ai 로 작성한 위 코드에 대한 설명입니다. 이 코드에서는 plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', borderaxespad=0.) 를 사용하여 범례를 그래프의 바깥쪽 왼쪽 상단에 표시합니다. bbox_to_anchor 는 범례의 위치를 지정하는 옵션입니다. 이 경우 (1.05, 1)은 그래프 영역의 오른쪽 경계에서 5% 떨어진 위치에 범례가 표시됩니다. loc='upper left' 는 범례 내부의 정렬 방식을 지정합니다. borderaxespad=0. 은 범례와 그래프 사이의 간격을 조정합니다. 이 기능에 대한 공식 문서는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html
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2024.04.09
주피터 노트북 실행 했는데 앞에 *가 생기고 결과가 나오지 않아요
해결되었다니 다행입니다 🙂 화이팅 입니다!
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2024.03.22
corr = df.corr() 입력시 오류
안녕하세요. 해당 라이브러리가 업데이트가 되어 수치 데이터만 보는 옵션을 추가해 주셔야 합니다. # 각 변수의 상관계수를 구합니다. corr = df.corr(numeric_only=True) corr 위와 같이 numeric_only=True 를 작성해 주시면 동작합니다. 기존에는 수치데이터만 가져오는 것이 기본 설정이었는데 변경되었습니다. 감사합니다.
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2024.03.04
pandas-profiling 설치 오류
안녕하세요. 답변이 늦었습니다. 판다스 프로파일링이 ydata-profiling 으로 변경이 되었습니다. 그래서 다음 링크의 문서를 참고해서 ydata-profiling 을 설치해 주시면 기존 판다스프로파일링을 사용하실 수 있습니다. [ydataai/ydata-profiling: 1 Line of code data quality profiling & exploratory data analysis for Pandas and Spark DataFrames.]( https://github.com/ydataai/ydata-profiling ) 다음 내용을 참고해 주세요. ▶ Quickstart Install pip install ydata-profiling or conda install -c conda-forge ydata-profiling Start profiling Start by loading your pandas DataFrame as you normally would, e.g. by using: import numpy as np import pandas as pd from ydata_profiling import ProfileReport df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 5), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) To generate the standard profiling report, merely run: profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report")
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2024.02.27
주피터노트북 ui가 이상해요
(사진) 안녕하세요. 질문 주신 내용에서 이전 버전의 노트북으로 보고 싶으시다면 이와 같은 방법도 있습니다. 오른쪽 상단의 NbClassic 을 선택하시면 이전 UI로 보실 수 있어요. 도움이 되길 바라겠습니다. 감사합니다.
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2024.02.27
msno.matrix(df) 밸류에러
해결되었다니 다행입니다! 즐거운 하루 되세요. 감사합니다 :)
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2024.02.22
주피터노트북 ui가 이상해요
주피터 노트북에서 다음의 코드를 실행하면 주피터 버전을 볼 수 있습니다. !pip show jupyter 위 코드 실행시 Version: 1.0.0 으로 보여지면 최근 코드이며, 아나콘다, 노트북을 따로 설치해서 사용했을 때 !pip show notebook 으로 노트북 버전을 따로 볼 수도 있습니다. 노트북의 최근 버전입니다. !pip show notebook Name: notebook Version: 7.1.0
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2024.02.22
주피터노트북 ui가 이상해요
안녕하세요. 주피터는 버전 업데이트마다 많은 변화를 겪어왔어요. UI 또한 많은 업데이트가 되었는데요. 기능상의 문제가 없다면 익숙한 이전 버전이 좋더라도 되도록 최신 버전에 적응해 보는것을 추천합니다. 기존 버전을 설치하고자 한다면 기존에 사용했던 버전으로 버전을 낮춰서 설치를 해야 합니다. pip install jupyter==버전 으로 버전을 지정해서 설치해 보실 수 있습니다. 좋은 하루 되세요 :)
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