이번에 복습하면서 처음부터 수업 다시 듣고 있는데요.예전엔 corr()함수 오류없었는데, 이번엔 오류가 발생하더라고요. 혹시 상단에 코드 입력이 잘 못 되었나 일일이 다 확인해봤는데도 문제 없었고, 심지어 선생님 기본자료로 돌려봐도 똑같이 오류가 나오네요. corr() 실행 조건이 문자열 항목 있으면 안되게끔 바뀐거 같습니다. 예전에는 문자열 칼럼있어도 알아서 걸어서 계산했는데.... 앞으로 어떻게 사용하면 좋을지 알려주시면 감사하겠습니다

안녕하세요. 강사님, 강의 잘 듣고 있습니다."입문자를 위한 코딩테스트 핵심(이론과 문제풀이) [Python]" 강의 다 들어가는데, 해당 강의 완강한 이후에"파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)" 이 강의 들으면 될까요?

 kb시세를 크롤링하는 부분에서 같은평형대가 존재하면 마지막에 있는 평형대의 시세를 가져오는것 같습니다.예를들어 해당단지에 117A 타입과 117B타입이 있습니다.아파트의경우 A타입의 거래는 많지만 B타입은 거래가 없습니다.그래서 A타입의 시세를 조회해야하는데 코드 특성상 같은평형이라면 마지막에 수행한 시세정보를 가져오게 되어있습니다. B타입의 시세를 가져오게 되면 현 시세와 맞지 않는 부분이있습니다. 같은평형대가 있다면 A타입의 시세를 가져오는 코드가 궁금합니다. #kb시세 series_list = [] for _, row in final_complex_detail_df.iterrows(): complex_num = row['complexNo'] area_num = row['pyeongNo'] url = "https://new.land.naver.com/api/complexes/{}/prices?complexNo={}&tradeType=A1&year=5&priceChartChange=false&type=table&areaNo={}&provider=kbstar".format( complex_num, complex_num, area_num ) res = requests.get(url, headers=headers) data_dict = res.json() try: series = pd.DataFrame(data_dict['marketPrices']).iloc[0] series['complexNo'] = complex_num series['pyeongNo'] = area_num series_list.append(series) except: continue time.sleep(0.03) price_df = pd.concat(series_list, axis=1).T

안녕하세요 선생님. openai 에서 apikey 발급후 공식사이트에서 알려준대로 환경변수로 세팅후 파일실행을하는데 오류가뜹니다...환경변수로지정해서 어떻게해야하나요..(참고로 2~4번 모두했는데 안되서여)

- 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.

Task 실패시 email 발송하기sla 로 task 수행현황 감시하고 email 발송하기 이 두개의 영상이 바뀐것 같아 보입니다 확인 해봐주세요~

code = ' 000660\n abc'print (code)print (code.strip(' \n')) 결과 000660 abc 000660 abc로 \n 이 제거가 되지 않고 줄 바꿈 되었습니다.잘못 코딩한 부분이 어디인지 문의 드립니다.

권철민 교수님! 늘 감사드립니다.늘 업데이트도 해주셔서 정말 감동입니다 :) 질문 있습니다!산탄데르 만족예측관련해서 주신 실습코드에 보면,XGBoost의 "early_stopping_rounds" 를 사용하기 위해학습데이터 셋 분리분리된 데이터에서 조기종료 검증셋 분리모델학습이렇게 구성되어있습니다. ## 1. 학습셋 분리 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_features, y_labels,test_size=0.2, random_state=0,stratify=y_labels) ## 2. X_train, y_train을 다시 학습과 검증 데이터 세트로 분리. X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.3, random_state=0, stratify=y_train) ## 3. 모델 훈련 from xgboost import XGBClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score # n_estimators는 500으로, learning_rate 0.05, random state는 예제 수행 시마다 동일 예측 결과를 위해 설정. xgb_clf = XGBClassifier(n_estimators=500, learning_rate=0.05, random_state=156) # 성능 평가 지표를 auc로, 조기 중단 파라미터는 100으로 설정하고 학습 수행. xgb_clf.fit(X_tr, y_tr, early_stopping_rounds=100, eval_metric='auc', eval_set=[(X_tr, y_tr), (X_val, y_val)])여기서 질문이 있습니다.최종적으로 모델을 만들때는 X_train, y_train 셋으로 사용해야 더 많은 데이터로 학습을 하기에 성능이 좋지 않나요? 아무래도, X_tr 보단 X_train셋의 데이터가 많으므로 좋을거 같아서요.. 물론, 조기종료(early_stopping_rounds)를 사용하지 못하겠지만... 아니면 일단 조기종료를 통해 하이퍼파라미터를 찾고, 그 파라미터로 맨 마지막에 X_train을 사용하라는 의미로 생각해도 될까요?? 교수님께 늘 감사드리며, 24년도 늘 건강하고 행복한 일들로만 가득하길 기원합니다^^. 좋은 하루 되세요!

l=int(input())a=list(map(int,input().split()))m=int(input())for i in range(m): #print(a.index(max(a)),a.index(min(a)),max(a),min(a)) a[a.index(max(a))]-=1 a[a.index(min(a))]+=1print(max(a)-(min(a)) )  이렇게 간단하게 풀었는데 혹시 값이 많아지면 이게 sort보다 시간이 더 오래 걸리게 될까요?

이렇게 적용시 이미 편익시설의 값에는 nan이 제거되어야 하는게 아닌가 싶은데 여기서 다시 편익시설 컬럼을 불러오면 nan이 그대로 있는 이유가 궁금합니다 ! 

저는 처음 풀 때 겹치면 안되는 조건때문에 set으로 했고 이전에 배운 dx dy를 사용하여 칸마다 계산하는 것을 했는데 혹시 이런 방식도 되는지 여쭤봐도 될까요? a=[list(map(int,input().split())) for _ in range(9)]dx=[0,3,6,0,3,6,0,3,6]dy=[0,0,0,3,3,3,6,6,6]for i in range(9): b=set() c=set() for j in range(9): b.add(a[i][j]) c.add(a[j][i]) if len(b)!=9 or len(c)!=9: print("NO") break d=set() for k in range(3): #가로 for l in range(3): #세로 d.add(a[k+dx[i]][l+dy[i]]) if len(d)!=9: print("NO") breakelse: print("YES")

- 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. round가 round half even 방식이라 짝수값에서 내림을 하는 것은 이해 했고 소수 첫째 자리에서 반올림 하고 싶으면 0.5를 더하고 int 로 감싸서 몫을 구하는 것을 이해했습니다. 소수 두 번째 자리도 시도해 보는 도중 정수에 10을 나누는 것과 0.1을 곱하는 것의 결과가 다르다는 것을 알게 되었습니다.혹시 다른 이유가 무엇인지 알 수 있을까요?

 ＼ <-이 작대기 작성 키는 무엇인가요??

hwp.InsertPicture(경로, sizeoption)에서 경로를 png 파일은 안되나요? jpg만 인식이 되는거 같아서 질문남깁니다 

- 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. 상품 검색 후 '낮은 가격순'을 클릭하고 수집하고싶습니다.

채점 프로그램을 돌리면 이렇게 뜨는데 해결 방법이 있을까요? 처리되지 않은 예외: System.AggregateException: 하나 이상의 오류가 발생했습니다. ---> System.IO.IOException: 파이프가 끝 났습니다. 위치: System.IO.__Error.WinIOError(Int32 errorCode, String maybeFullPath) 위치: System.IO.__Error.WinIOError() 위치: System.IO.FileStream.FlushOSBuffer() 위치: System.IO.FileStream.<>c.<FlushAsync>b__117_0(Object state) 위치: System.Threading.Tasks.Task.InnerInvoke() 위치: System.Threading.Tasks.Task.Execute()--- 예외가 throw된 이전 위치의 스택 추적 끝 --- 위치: System.Runtime.CompilerServices.TaskAwaiter.ThrowForNonSuccess(Task task) 위치: System.Runtime.CompilerServices.TaskAwaiter.HandleNonSuccessAndDebuggerNotification(Task task) 위치: System.IO.StreamWriter.<FlushAsyncInternal>d__68.MoveNext()--- 예외가 throw된 이전 위치의 스택 추적 끝 --- 위치: System.Runtime.CompilerServices.TaskAwaiter.ThrowForNonSuccess(Task task) 위치: System.Runtime.CompilerServices.TaskAwaiter.HandleNonSuccessAndDebuggerNotification(Task task) 위치: System.IO.StreamWriter.<WriteAsyncInternal>d__55.MoveNext() --- 내부 예외 스택 추적의 끝 --- 위치: System.Threading.Tasks.Task.WaitAll(Task[] tasks, Int32 millisecondsTimeout, CancellationToken cancellationToken) 위치: System.Threading.Tasks.Task.WaitAll(Task[] tasks, Int32 millisecondsTimeout) 위치: Judge.Program.Main(String[] args) 

3.1강 함수의 정의/호출 강의 20분 18초 관련 문의드립니다.이렇게 설정했을 때, 왜 wow_f 의 결과 값은 출력이 안될까요?

for chunks in get_chunks(zipcode_list, chunk_size=1000): print("chunk size:", len(list(chunks))) ZipCode.objects.bulk_create(chunks)https://gist.github.com/allieus/f16d5d35b84d418cbabcfed8e69b96e2깃허브 Gist에 올라온 코드를 그대로 복사 붙여넣기 하고 마이그레이트를 했더니 데이터 베이스에 데이터가 삽입이 안되었습니다.그래서 디버깅을 해보았는데 위에 해당 코드블럭 부분에서 print("chunk size:", len(list(chunks)))은 그저 디버깅을 위한 코드일텐데 해당 구문이 bulk_create 보다 먼저 선언 되어있다면 데이터 삽입이 이루어지지 않습니다.Django 버전 문제인가 싶어서 5.0.4에서 4.2.7로 버전을 내린 다음 해봐도 결과는 같네요. 제너레이터 문법은 이번 강의에서 처음 접하였는데 해당 문법과 연관이 있는것인가요?

안녕하세요 강사님실습 따라서 코드 작성하고 dags_python_import_func.py 대그 에어플로우에 올려서 테스트해봤는데 계속 임포트 에러가 나서 질문드립니다.제 실습환경이 강의의 실습환경과 달라서 그러는건지 잘 모르겠는데 제 실습환경은 아래와 같습니다.이 상태에서 common.common_func 경로로 get_sftp 함수 임포트하면 moduleNotFoundError가 발생합니다.plugins를 포함해도 동일하고요ㅜ어떤게 문제인지 알려주실 수 있을까요?

<div> <h3>Nav</h3> <div class="alert alert-info"> 지난/다음 달 context data를 지원 </div> <div class="btn-group d-flex w-100"> {% if previous_month.year and previous_month.month %} <a href="{% url 'hottrack:song_archive_month' previous_month.year previous_month.month %}" class="btn btn-primary"> 지난 달 </a> {% endif %} {% if next_month.year and next_month.month %} <a href="{% url 'hottrack:song_archive_month' next_month.year next_month.month %}" class="btn btn-primary"> 다음 달 </a> {% endif %} </div> </div>2014-02 , 2023-09 release_date의 최소, 최대 구간에서 조회시 에러가 납니다. 깃허브 및 강의 내용 확인 결과 처리하는 부분이 반영이 안되어있는거 같습니다./hottrack/archives/2020/week/35/2020년 35주, 2020년 23주, 2020년 14주, 2019년 39주, 2014년 7주다른 부분은 정상 작동 되지만 해당 부분에서 에러가 납니다.2020의 35주는 8월24일, 2014년 7주는 2월10일 부터인데 데이터 베이스에서 조회 할때는 확인 됩니다.매번 장고 프로젝트를 생성하고 환경설정 하는게 번거로워서 미리 초기 세팅을 해놓은 프로젝트에 깃허브 저장소에서 mydjango03-hottrack에서 hottrack 앱을 복사하였고 [View 함수를 통한 요청 처리]의 내용을 그대로 따라 진행했습니다.git clone으로 저장소에서 mydjango04를 받고 테스트 해보려 했었는데 env 파일이 없어서 에러가 나기에 테스트를 못해봐서 왜 저 부분에서만 에러가 나는것인지 궁금해서 질문드립니다.버전 호환성에 따라 문제가 될 수 도 있을거 같아서 제가 설정한 초기 세팅 부분은 혹시 모르니 첨부 해놓았습니다.Pipfile[[source]] url = "https://pypi.org/simple" verify_ssl = true name = "pypi" [packages] django = "*" djangorestframework = "*" djangorestframework-simplejwt = "*" django-filter = "*" django-extensions = "*" django-environ = "*" django-cors-headers = "*" django-template-partials = "*" django-htmx = "*" psycopg2-binary = "*" pillow = "*" markdown = "*" ipython = "*" black = "*" requests="2.31.0" pandas = "2.1.3" django-bootstrap5 = "*" [dev-packages] pytest-django = "*" django-debug-toolbar = "*" httpie = "*" [requires] python_version = "3.12"Env# 암호키 SECRET_KEY=django-insecure-sf($0b=0xjgkzmsyu%*bn6cx9$_b%*rz=%$whp8(-^_q+ # 데이터 베이스 DATABASE_ENGINE=django.db.backends.postgresql DATABASE_HOST=localhost DATABASE_PORT=5432 DATABASE_NAME=mydb4 DATABASE_USER=myuser4 DATABASE_PASSWORD=mypw4 # 코어스 ALLOWED_HOSTS=localhost,127.0.0.1 CORS_ALLOWED_ORIGINS=http://127.0.0.1:3000,http://localhost:3000 CORS_ALLOW_CREDENTIALS=True # 타임존 LANGUAGE_CODE=ko-kr TIME_ZONE=Asia/Seoul USE_TZ=False # 디버그 DEBUG=True INTERNAL_IPS=127.0.0.1