2025 시나공 빅데이터 분석기사 실기 교재를 가지고 공부하고 있습니다.p.245 / 04.데이터 전처리 / 레이블 인코딩 관련 문의입니다.결측치를 가지는 object 컬럼의 경우레이블 인코딩을 하는 경우 "결측치"를 하나의 값으로 분류하는 거 같습니다.이러한 경우 레이블 인코딩 후 결측치가 존재하지 않는 것으로 결과가 나옵니다. 문의)결측치를 포함한 object 타입의 컬럼의 경우결측치 변환 후 레이블 인코딩을 진행하는 게 맞는지?결측치와 관계없이 레이블 인코딩을 진행하는 게 맞는지?문의드립니다.

df = df.drop(cols,axis = 1)cols 변수가 예시에서는 [,]의 시리즈 형태인 것 같은데그럼 만약 age 열을 삭제하기 위해서 시리즈 형태로 만들어서df.drop(['age']) 로 하면 왜 안되는건가요?

여기서 age 열을 바로 삭제하려면 어떻게 코딩하나요? df.drop('age') ..?

map을 적용한다는 것이 어떤 의미인가요?

import numpy as np 의 의미가 무엇인가요?풀어서 설명 부탁드립니다.

 133<ipython-input-75-22be5135b79e>:17: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3)133 정답 아래 이것이 어떤 에러 메시지인가요?

선생님, 교재중에 p157번 보면cond = df['views']<=1000 df = df[cond] df['f4'].value_counts() print(df.index[0])정답이 isfj라고 되어있는데요. df.index[0] 하면 인덱스가 0인 값을 물어보니까 횟수 3이 답이 되는거 아닌가요? 그 위에 코드에서도 f4 컬럼 종류별 개수로 한번 value_counts를 했어서요 정답은 isfj라고 되어있는데 제가 잘못 풀은걸까요? 

안녕하세요, 선생님df.reset_index(drop=True)는 df에 대입하지 않아도 되나요?

22강 마지막 부분에 제출용 데이터 프레임 생성하는 과정에서 영상과 동일하게 코드를 작성했는데 오류가 납니다. 혹시 몰라 자료로 올려주신 코드를 붙여넣기해도 동일한 오류가 나옵니다. 이런 경우에는 어떻게 해결해야 하는지 궁금합니다.  아래와 같은 오류입니다.ValueError: array length 161 does not match index length 268

22강 모델링 및 평가(회귀) 강의에서 선생님이 푸신 것에서는 랜덤포레스트에서 베이스라인보다 스탠다드스켈러에서 점수가 더 안좋아지는 결과가 나왔는데, 제가 따라서 풀어보면 베이스라인과 스탠다드스켈러의 점수도 동일하게 나오지 않고, 오히려 스탠다드스켈러의 점수가 더 좋게 나옵니다. 이렇게 다른 결과가 나오는 이유가 무엇일까요?

print(df['f1'].dropna())작성하면, 널값 삭제된 f1을 볼 수 있는데 이 값을df['f1']에 대입 후 프린트를 하면 적용이 안됩니다.왜 그런 것인가요?

shape도 함수인데, 이것은 왜 df.shape()를 안붙이는 것인가요?모든 함수에 () 소괄호 붙이는 것은 아닌가요?

예제 데이터 프레임에서 결측치를 np.nan으로 적어주셨는데, 결측치를 무조건 이렇게 사용해야 하는건가요?

df2['D'].replace(" ", "") 하는 것과df2['D'].str.replace(" ", "") 하는 것이 어떤 차이가 있는것인가요? str 붙이지 않았을 때는 공백 제거가 안되는데 어떤 차이가 있길래 두 함수 출력 값이 다른 것인가요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요   똑같이 하려고 노력한 것 같은데 조금씩 다르게 나오네요...

안녕하세요, 선생님.강의노트 모아놓은 PDF 없을까요? 

기억하기 쉽게 이해하려는데, str이 어떤 단어 앞자리인가요

1from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm model = ols('토마토수 ~ C(종자) * C(비료)', data=df).fit() anova_lm(model)2import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols model = ols('토마토수 ~C(종자)*C(비)', data=df).fit() anava_table=sm.stats.anova_lm(model) print(anava_table)1 과 2를 보면from statsmodels.formula.api import ols 는 같고import statsmodels.api as sm과from statsmodels.stats.anova import anova_lm이다른데요.. 구글링해보고 고민해봐도 모르겠어요.결과값은 같은데..무슨차이일까요?

안녕하세요.데이터 전처리 단계에서 target = train.pop('target') 타겟 처리하는 방법과검증 데이터 분리 단계에서 이렇게 하는 방법 중에 어떤방법을 선택하던 결과에 영향이 없나요? 그리고 데이터 전처리 시에 target분리할 경우에 target 데이터가 수치형이나 범주형 상관 없이 데이터 전처리 전에 분리하면 되는건지요?

풀이대로 푼다면 144가 나오는데 제곱대신 두번 적어서 풀면 143이 정답으로 나옵니다. 차이가 무엇일까요??