데이터 프레임 칼럼을 뽑았더니 이렇게 나와요 !! 칼럼에 대한 한글 정보도 알고 싶은데 ㅜㅜ 깃에서 보이는 칼럼명이랑 좀 많이 달라서요!!! 초보다보니 변경된 부분이 좀 있어서 헷갈리는게 많은 것 같아요 ㅜㅜ

안녕하세요, https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader?tab=readme-ov-file 수업듣고 있는데, tutorial 부분에 6개 종류가 더있는 것 같은데 실제 깃에는 2개밖에 없어서요 혹시 2024년 기준으로 업데이트 된 걸까요??    - 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.

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YouTubeSearchTool 사용시requests.exceptions.HTTPError: 403 Client Error:Forbidden for url: https://api.ydc-index.io/search?query= 에러가 납니다.

from selenium.webdriver.common.by import Byeconomy = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'#gnbContent > div > ul > li:nth-child(4) > a > span')economyeconomy.click()driver.implicitly_wait(5)시 화면이 공백으로 나오네요

안녕하세요. 교재를 구매하여 공부하다 질문이 있어 이렇게 남깁니다.p.35 하단 부분에 " 1 )R 파일 불러오기 " 에서 강의 사이트에서 제공되고 있는 ch1_2_2_1.R 파일을 내려 받으라고 하셨는데 어디서 저 파일을 찾아올 수 있는지 모르겠습니다. 감사합니다.

개인적으로 만든거다 보니, 부족한 면이 많습니다. 헷갈리시는 분들이나 조금 어렵다고 느껴지는 분들을 위해서 공유해드려요 !import requests from bs4 import BeautifulSoup ''' [오늘의 날씨] 흐림, 어제보다 00도 높아요 현재 00도 (최저 00도 / 최고 00도) 오전 강수확률 00% / 오후 강수확률 00% 미세먼지 좋음 초미세먼지 좋음 ''' def scrape_weather(): print("[오늘의 날씨]") url = "https://search.naver.com/search.naver?where=nexearch&sm=top_hty&fbm=0&ie=utf8&query=%EB%82%A0%EC%94%A8" res = requests.get(url) res.raise_for_status() soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml") cast = soup.find("p", class_="summary").get_text() curr_temp = soup.find("div", class_="temperature_text").get_text().replace("현재 온도", "") # 현재온도 targets = soup.find_all("li", class_="week_item today") min_temp = targets[0].find("span", class_="lowest").get_text() # 최저 온도 max_temp = targets[0].find("span", class_="highest").get_text() # 최고 온도 morning_and_afternoon = targets[0].find_all("span", class_="weather_left") morning_rain_rate = morning_and_afternoon[0].get_text() # 오전 강수확률 afternoon_rain_rate = morning_and_afternoon[1].get_text() # 오후 강수확률 dust_list = soup.find_all("li", class_="item_today") pm10 = dust_list[0].get_text() # 미세먼지 pm25 = dust_list[1].get_text() # 초미세먼지 # 출력 print(cast) print(f"현재 {curr_temp} ({min_temp} / {max_temp})") print(f"강수확률 {morning_rain_rate.strip()} / {afternoon_rain_rate.strip()}") print() print(f"{pm10.strip()}") print(f"{pm25.strip()}") print() if __name__ == "__main__": scrape_weather() # 오늘의 날씨 정보 가져오기

from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.service import Service from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager from bs4 import BeautifulSoup # Setup Chrome options options = webdriver.ChromeOptions() options.add_experimental_option("detach", True) options.add_argument("--user-agent=''") # Initialize the browser browser = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()), options=options) # 옵션 추가 - 웹페이지 최대화 browser.maximize_window() # 원하는 웹사이트로 이동 url = "https://realty.daum.net/home/apt/danjis/38487" browser.get(url) # 모든 요소가 로드될 때까지 대기 (최대 10초) WebDriverWait(browser, 10).until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CLASS_NAME, "css-1dbjc4n"))) # 데이터 뽑기 시작 soup = BeautifulSoup(browser.page_source, "lxml") # 매물 정보 가져오기 targets = soup.find_all("div", class_="css-1dbjc4n r-1awozwy r-s4x47v r-18u37iz r-17s6mgv r-1m04atk") for idx, target in enumerate(targets): # 가격과 거래 방법 추출 price = target.find("div", class_="css-1563yu1 r-aw03qq r-1wbh5a2 r-1w6e6rj r-159m18f r-1b43r93 r-b88u0q r-rjixqe r-13hce6t r-1ff274t r-13wfysu r-q42fyq r-1ad0z5i") if price: plate = price.get_text().split(" ") use = plate[0] final_price = '' for index in range(1, len(plate)): final_price += plate[index] else: continue # 면적과 층수 정보 추출 area_and_floors = target.find_all("div", class_="css-1563yu1 r-1dnsj32 r-1wbh5a2 r-1w6e6rj r-159m18f r-n6v787 r-majxgm r-14yzgew r-fdjqy7 r-13wfysu r-q42fyq r-1ad0z5i") if len(area_and_floors) >= 2: area = area_and_floors[0].get_text() floor = area_and_floors[1].get_text()[-3:] else: area = "N/A" floor = "N/A" print("=" * 10 + " 매물 {0} ".format(idx) + "=" * 10) print(f"거래 : {use}") print(f"가격 : {final_price}".strip()) print(f"면적 : {area}".strip()) print(f"층 : {floor}".strip()) print() browser.quit()

git hub에 저의 user-agent가 노출되어도 상관이 없을까요 ? git hub에 소스코드를 push하면서 진행을 하고 있는데 괜찮을까요 ?

데이터 전처리 과정에서 이해되지 않는 부분이 있습니다.import pandas as pdimport FinanceDataReader as fdrdf_krx = fdr.StockListing('KRX') df_krx 로 데이터를 확인했습니다.ㄴ일부 컬럼 (ex.Dept)에 결측치가 있습니다. <- 값이 비어있습니다. Nan 값으로 채워진 것은 아닙니다.ㄴ이 때 info() 메소드와 df_krx.isnull()로 확인해보면 null값이 없는 것으로 나오고 isnull() 또한 모두 false가 나오는데 원인을 모르겠습니다. ㄴ이후 to_csv 메소드를 사용하여 파일을 저장한 후 저장한 파일을 읽어왔을 때는 해당 값들이 NaN 값으로 바뀌어 있는데요. 원인이 무엇일까요?

안녕하세요. 강의 듣던 중에 제목과 다른 영상이 있어서 문의 드려요.섹션 5 - 프로젝트 2"Youtube 동영상 댓글분석 - LLM 모델로 감성 분류 및 평점 예측" 동영상이"Youtube 상품 리뷰 영상에서 상품정보를 추출, 요약" 과 동일한 영상입니다.잘못 업로드 된거 같아요확인 부탁드립니다.

안녕하세요, 선생님 강의 잘 듣고 있습니다.공유 해 주신 코드를 실행 할 때 LLM 기능 사용할 때 에러가 발생되서 실행이 되지 않습니다. 에러코드 첨부 드립니다. ---------------------------------------------------------------------------RateLimitError Traceback (most recent call last)Cell In[14], line 29 26 # Chain 27 llm_chain = prompt | llm | output_parser---> 29 response = llm_chain.invoke({"text": text}) 31 responseFile ~\miniconda3\envs\study\Lib\site-packages\langchain_core\runnables\base.py:2499, in RunnableSequence.invoke(self, input, config) 2497 try: 2498 for i, step in enumerate(self.steps):-> 2499 input = step.invoke( 2500 input, 2501 # mark each step as a child run 2502 patch_config( 2503 config, callbacks=run_manager.get_child(f"seq:step:{i+1}") 2504 ), 2505 ) 2506 # finish the root run 2507 except BaseException as e: 생략 ~ 해결 방법이 있을까요?

찾아봤는데 못찾겠어서 질문 드립니다,,,,

강좌 운영이나 강의 내용에 관해 궁금한 점이 있으면 자유롭게 나누어주세요.교수자, 수강생 누구나 글쓰기와 댓글 쓰기가 가능합니다.

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안녕하세요 혹시 이 프로젝트구조에서 network 폴더 부분을 eCommerce 강의에서 사용하신 router 폴더와 다르게 이름을 지으신 이유가 있으실까요? 기능은 비슷한거 같아서 질문 드립니다.

section 5 : OpenSource를 통해HTML 파일편 에서 11분 21초에 보시면 터미널에서 578,000원 데이터를 못 가져오고 있습니다. 실제로 실습에서도 실행한 결과. 동일한 카드셀렉터와 inner셀럭터 그리고 태그가 같더라도 일부 금액을 못 읽어오네요.

맥북 M1 pro 입니다.저는 다음과 같은 방법으로 nbextensions 활성화가 가능했었습니다. conda update --all conda install -c anaconda notebook conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions 터미널에서 위 3개를 순서대로 실행 후jupyter contrib nbextension install --user여기까지 실행하시고 Anaconda Navigator 를 켜시고 jupyter notebook 을 확인해보시면 버전이 6.5.7 로 바뀌어있을겁니다. 근데 실행하면 mac command tool 이 없니 뭐니 에러가 발생합니다.. 여기서 우측상단 설정 아이콘을 클릭하셔서 Update application 을 한 번 실행해주시고 업데이트 완료 후 다시 jupyter notebook 을 실행 하시면 nbextensions 가 잘 나옵니다!

안녕하세요 강사님!좋은 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 지난 질문에도 친절하게 답변 달아주셔서 감사의 말씀 드립니다.이번 메타프로그밍 3.1절을 들으면서 잘 이해가 안되는 부분이 있어서 이렇게 질문글을 작성합니다.질문은 다음과 같습니다.Q1. attach_wrapper가 return 하는 func는 누구인가? 최종적으로 그 func는 누가 받는가?def attach_wrapper(obj, func=None): if func is None: return partial(attach_wrapper, obj) setattr(obj, func.__name__, func) return func위의 def attach_wrapper 가 @attach_wrapper(wrapper) 형태로 데코레이트하면, func=None일 때 partial()을 통해서 def attach_wrapper 함수 객체 본인을 return 해서 첫번째 인자인 obj를 wrapper로 고정시키는 것까지 이해를 했습니다.func=None이 아니면 setattr()을 통해, obj가 갖고 있는 어트리뷰트 func의 이름을 인자로 받은 func로 값을 셋팅하는 것까지도 이해를 했습니다.그런데 최종적으로 return 되는 게 func라는 것이 잘 이해가 되지 않습니다. return 되는 func를 누가 받는걸까요?func를 유추하기까지 저의 사고 흐름은 아래와 같았습니다.@attach_wrapper(wrapper) def set_level(newlevel): nonlocal level level = newleveldef set_level 이 데코레이트 되는 내부 사정은 set_level = attach_wrapper(wrapper)(set_level) 이 될텐데요.set_level = attach_wrapper(wrapper)(set_level) 에서 attach_wrapper(wrapper)는 partial()을 통해 def attach_wrapper 본체가 return 되었기 때문에, 데코레이트 되는 내부 사정을 달리 표현하면 set_level = attach_wrapper(obj=wrapper, func=set_level) 라고 이해를 했습니다.그러면.. attach_wrapper(obj=wrapper, func=set_level) 가 return 하는 게 func인데, set_level = func 이니까.. set_level = set_level 이 되는건가요? 추가 질문def attach_wrapper 함수에서 return func를 주석처리 하고 실행을 해도 결과가 똑같이 나오는데 이유를 잘 모르겠습니다.. 어째서 return func가 아무런 효용이 없었던 걸까요..?혹시 제가 잘 못 이해한 부분이 있다면 어김없이 피드백 부탁드리겠습니다!(아래에는 출력 결과물을 첨부하였습니다.)""" # return func 주석 처리 후 결과 DEBUG:__main__:add DEBUG:__main__:Add called WARNING:__main__:Add called DEBUG:__main__:countdown CRITICAL:__main__:countdown DEBUG:__main__:countdown2 CRITICAL:__main__:countdown2 5 5 5 countdown 0.009128093719482422 countdown 0.007673978805541992 countdown2 0.0056438446044921875 countdown2 0.005079030990600586 --- # 원본 코드 실행 결과 DEBUG:__main__:add DEBUG:__main__:Add called WARNING:__main__:Add called DEBUG:__main__:countdown CRITICAL:__main__:countdown DEBUG:__main__:countdown2 CRITICAL:__main__:countdown2 5 5 5 countdown 0.007693052291870117 countdown 0.006663084030151367 countdown2 0.005110979080200195 countdown2 0.0052149295806884766 """