그냥 object라고 쓸 때가 있고 ""붙이는 경우도 있는데, 이 차이가 궁금합니다

안녕하세요.강의와 교재로 학습중입니다.코랩 환경에서 자꾸 문서 팝업이 떠서 불편하여 구글링을 해보았는데도 잘 안나와서혹시 방법을 아실까 하여 질문드립니다.사진과 같이 ( 를 칠때 이와 관련된 안내문서 창이 나타나는데, 이걸 안나타나게 하는 방법이 있을까요? 답변에 미리 감사드립니다. 

선생님 해설에 보면 f3컬럼의 결측치를 replace로 활용하여 0으로 바꿀때 import numpy as npdf['f3'] = df['f3'].replace(np.nan,0)라고 되어있는데 제가 캡쳐한 화면처럼 풀어도 상관이 없는걸까요?

강의 15:40 정도 보면 # 남성 중 0과 1 (인원수) 부분에서 코드를 똑같이 입력했는데 저는 뒤에 값이 0이 나옵니다... 뭐가 잘못된건가요,,?는

원핫 인코딩을 했는데 0,1 이 아닌 true false 가 나오는 이유가 궁금합니다.

X_train['age']가 아니라 X_train[X_train['age'] 인 이유가 궁금합니다.

이 둘의 차이는 뭘까요?

수치형 컬럼들 리스트로 만들 시,cols = list(X_train.columns[X_train.dtypes != 'object']) 시험에서 이렇게 해도 되나요? object랑 int랑 float 세개만 나오면 이렇게 해도 될 듯한데,그 외 변수들이 나올 경우 대비해서, 수치형 컬럼들만 리스트 할 때, 어떤식으로 코딩하는 것이 나을까요?

 [0,-1]인 이유에 대해 잘 이해하지 못하겠어요

시험환경에서 fillna(method = 'bfill')를 사용했더니, 아래 에러코드가 발생해서 gpt로 확인했더니,train['컬럼명'] = train['컬럼명'].bfill()로도 사용할 수 있더라구요.시험환경에서 이러한 에러코드가 발생했으니 실제 시험에서도 이렇게 사용해도 상관 없을까요 ?  에러코드 전문/goorm/Main.out:12: FutureWarning: Series.fillna with 'method' is deprecated and will raise in a future version. Use obj.ffill() or obj.bfill() instead. train['abc'] = train['abc'].fillna(method = 'bfill')

안녕하세요. 소수점 나이를 제거하라고 되어 있는데이 부분을 소수점(실수형)->정수형으로 변환하도록df1['age'] = df1['age'].astype(int)라고 쓰면 틀린 답안이 될까요?

roc_auc_score 평가지표에서만 predict_proba[:,1]을 통하여 예측하는 것이라고 알고 있는데뒤에 1과 0을 넣는 것이 늘 헷갈려서 개념이 잘 정립되질 않습니다.양성일 확률이 주로 1, (ex. 심장마비에 걸릴 확률이 높은 사람은?) 첫번째 클래스가 1... 근데 이번 문제 같은 경우는 정시에 도착할 경우가 0으로 배정 됐으니 predict_proba[:,0]으로 하는게 아닌지 자꾸 헷갈립니다...  

문제 3번을 다음과 같은 코드로 풀었는데 오류가 발생합니다.  # your code import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") df = df.dropna(subset='views') df = df['f3'].replace({np.nan:0,'silver':1,'gold':2,'vip':3}) print(df['f3'].sum())마지막 print 에서 KeyError : 'f3' 오류가 발생했는데 무엇이 문제인가요..?

ascending = false 할때, 어떤 건 false = 오름차순이라고 설명하시고, 가격이랑 메뉴 둘다 정렬할땐, 또 내림차순이라고 설명하시고,,, 뭐가 맞나용?

 왜 답이 안나오는 걸까요?

0과 1이 아닌 True/False 데이터가 입력되게 됩니다.버전 업데이트 관련 문제인가요?시험환경에서는 0/1로 나올 거니 신경 안써도 되는건가요

안녕하세요11월 30일 실기 시험 준비를 위해 해당 강의를 시청하는데, 현재 강의 수강 만료일이 11월 5일로 예정되어 있이 학습에 어려움이 있습니다.11월 30일까지 강의 수강 기간을 연장 가능한지 문의드립니다.일정부분 비용 발생하더라도 상관없으니 검토 부탁드리겠습니다.

인프런 강의와 2025 시나공 빅데이터 분석기사 실기 책 같이 보면서 공부중입니다. 작업형2 연습문제를 풀고 있는데,성능개선을 위해 하이퍼파라미터 튜닝 시문제마다 적용되는 max_depth, n_estimators 값 범위가 다르더라구요. 혹시 파라미터 값 범위를 지정하는 어떤 기준이 있는건지...어떤 식으로 값을 조정해야하는건지 궁금합니다.

라벨 인코딩에서 나타나지는 숫자들이 정해지는 기준이 무엇인가요?예를들어, workclass 피처에서 'State-gov'이 왜 6번이고,'private'가 왜 3번인가요? 

처음 질문에서는 결측치를 확인할 때 df.isull().sum()를 사용하셨고 두번째 질문에서는 결측치 확인할 때 df.shape()를 사용하셨는데 두번째도 df.isull().sum()을 사용하면 안될까요? 어떤 차이가있나요?