묻고 답해요
141만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
인프런 TOP Writers
-
해결됨파이썬 중급
eval(repr(p)) 가 진짜 Pair 객체로 만들어지는 이유?
안녕하세요 강사님, 수업 잘 듣고 있습니다. 좋은 강의 만들어 주셔서 감사드립니다.수업을 듣다가 9분 12초 쯤에서 질문이 있어서 게시글 남깁니다.eval(repr(p)) 에서,repr(p) 가 Pair 라는 클래스를 호출해서 인스턴스로 만드는 string을 나타내기 때문에, eval()을 했을 때 Pair라는 객체가 생성되는 게 맞을까요?바꿔서 말하면 repr(p)가 평가되었을 때 Pair(3,4)와 같은 객체 생성 expression과 같기 때문에 그 expression이 eval()을 타서 Pair 객체가 만들어지는거죠?! 답변 주시면 감사하겠습니다!
-
해결됨파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
주피터에서 파일 열기
강의 자료 주피터 안에서 어떻게 여나요?정말 초보라서 잘 모릅니다ㅠㅠ
-
미해결파이썬 증권 데이터 수집과 분석으로 신호와 소음 찾기
Table of contents 문의드립니다
안녕하세요, table of contents 정상적으로 설정했는데.ipynb에서 table of contents 버튼을 누르면 아래 사진처럼 목록이 정상적으로 보이지 않습니다.혹시 해결법 아시나요? 감사합니다!
-
미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
션 7. CNN (Convolutional Neural Network)의 7번째 강의는 실습 - FashionMNIST 데이터셋 이용 실습 문제 풀이 관련 강의 내용순서 문의
섹션 7. CNN (Convolutional Neural Network) - 합성곱 신경망 6번째 실습 - 문제 설명 (LeNet 모델 구축 - MNIST 데이터셋 이용)의 끝부분이 one hot encoding인데 다음 7번째 강의는 실습 - FashionMNIST 데이터셋 이용 실습 문제 풀이로 앞의 강의 Mnist 손글씨에 대한 코드 설명 부분이 빠진 것 같아 연결이 잘 안됩니다.... 원래 영상이 그런지 확인 부탁드려요. 감사합니다.
-
미해결공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기
주피터 노트북 설치
안녕하세요. 현재 아나콘다 설치 후 주피터 노트북을 실행해보니 수업에서 보여지는 주피터 노트북 인터페이스와 다른 것 같아서요. 수업에서 보여지는 동일한 인터페이스를 가진 주피터 노트북 설치 방법을 알고 싶습니다.아무래도 기능이 동일하더라고 화면이 다르니 수업을 따라가면서 이해하는데 어려움이 있는 것 같습니다.
-
미해결공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기
2. 상가 기술통계 아웃풋 자료에서 오류가 납니다
- 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.
-
미해결공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기
14. distplot g = sns.FacetGrid(df_last, row="지역명", height=1.7, aspect=4) g.map(sns.distplot, "평당분양가격", hist=False, rug=True); 오류
결과 값이 나오긴 하는데 그 위에 붉은색으로 오류.. 인건지 뭔가가 나옵니다.. 내용은 다음과 같은데요 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:854: UserWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in seaborn v0.14.0. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `kdeplot` (an axes-level function for kernel density plots). For a guide to updating your code to use the new functions, please see https://gist.github.com/mwaskom/de44147ed2974457ad6372750bbe5751 func(*plot_args, **plot_kwargs) 강좌 내용과 같게 결과는 나오는데 위처럼 나오는 이유를 모르겠습니다...
-
미해결공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기
group by agg function failed 에러
1.5 groupby 까지 안막히고 잘 오다가여기서 막힙니다.df_last.groupby(["지역명"]).mean()작성했을때 TypeError: agg function failed [how->mean,dtype->object]에러가 뜹니다. 그런데 이어서 ["평당분양가격"]을 타이핑 하면 정상 결과가 나옵니다. 무슨 문제일까요.,?
-
미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
DBSCAN 실습 결과
수업에서 DBSCAN 결과가 이렇게 내왔는데 그러면 OUTLIER도 파란색이고 모여있는데도 색깔이 다른 곳들이 있으니 학습이 잘 된 건 아닌 케이스일까요? 감사합니다!
-
미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
DBSCAN 질문
늘 강의 잘 듣고 있습니다! DBSCAN에서 Radius(R)와 Minimum Neighbor number(M)을 가르쳐주시고 Core, Border 개념을 소개해주셨는데 헷갈리는 부분이 있어 질문 드립니다. pdf 자료를 보며 R에 2unit 이렇게 되어 있는데 이 Unit이라는 건 데이터 포인트의 점 크기를 말하는 걸까요? 그리고 정한 M 값 이상의 데이터 포인트들이 R 안에 들어오면 Core고 Border는 R안에 데이터포인트가 M 보다 작은 수만큼 있는 경우, 다른 Core가 R 안에 있는 경우를 말하는 건가요? (R안에 다른 데이터포인트가 하나라도 있으면 Border인지 궁금합니다)
-
미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
Feature Scaling 강의 질문 있습니다!
(1) Feature scaling 실습 강의를 듣다가 궁금한 점이 있어 질문드립니다! 타이타닉 자료에서 나이에 대한 결측치는 중간값으로 처리하고, Embarked의 경우 drop을 하는 걸로 알려주셨는데요 🙂 원래 없는 값인데 중간 값으로 결측치를 채워주는 것도 그렇구 다른 FEATURE값이 있는데 결측치가 있는 row라고 지워버리는 것도 그렇고 결측치가 주는 영향이 그만큼 크기 때문인가요?? 값이 비어있는 것보다는 평균으로라도 채워놓는 게 좋은 건지, 다른 feature 정보가 있더라도 결측치가 있는 row는 지우는 게 좋은 건지 feature engineering에 대해 제대로 이해하지 못한 것 같아 여쭤봅니다! (2) SKEW된 FARE에 log를 취해주셨는데요! 사실 그래프만 보면 parch도 sibsb도 한 쪽으로 쏠려있고 한 쪽이 많은 느낌인데 왜 fare만 skew로 log를 취해주신 걸까요? (3) 교재에서는 train_test_split 부분을 이렇게 해주셨는데요! X_train = df_titanic[:700]X_test = df_titanic[700:]y_train = X_train.pop('Survived')y_test = X_test.pop('Survived')X_train, X_test에서 survived 부분을 안 빼줘도 되는 건가요?? 늘 감사합니다!!
-
미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
heatmap에서 numeric_only=True
타이타닉 탑승자 자료로 Feature scaling을 실습하는 강의에서, heatmap을 그리는 부분을 듣고 있는데요!g=sns.heatmap(df_titanic.corr(numeric_only=True),annot=True,cmap='coolwarm') 교재에는 이렇게 되어 있는데 실제 강의에서는 numeric_only=True 부분을 작성하지 않고도 똑같이 그리셨더라구요! 교재 코드에 해당 부분이 있는 이유가 궁금해 여쭤봅니다! 감사합니다 :)
-
미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
pd.Series
랜덤포레스트와 그래디언트부스팅 강의에서 마지막에 FEATURE importance를 pd.series로 하는 과정이 나오는데, 그래프를 그리기 전 이 과정이 왜 필요한 건가요? 감사합니다!
-
미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
Feature Scaling
feature scaling에서 X_test는 fit_transform이 아니라 transform만 해야한다고 하셨는데요! (logistic regression 실습 18분 부근) 어차피 X_train과 평균과 표준편차가 동일할 거라는 건 이해가 되지만, 미래 값인 X_test의 평균/표준편차를 구할 순 없다는 말씀은 이해가 잘 되지 않습니다 ㅠㅠ, 그리고 어차피 동일하다면 X_test에 fit_transform을 해도 같은 결과가 나와야 하는 거 아닌가요? 늘 감사합니다!
-
미해결파이썬 증권 데이터 수집과 분석으로 신호와 소음 찾기
concat을 통한 데이터프레임 합치기
# result를 list로 만들고 concat을 통해 DataFrame으로 만듭니다.# concat으로 데이터프레임을 합쳐줄때는 리스트 형태로 각 데이터프레임을 넣어주어야 합니다.pd.concat(result.tolist()) --------------------------------------------------------InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objectsdf_item = pd.concat(item_info, ignore_index=True)도 해보았고, 중복값도 없다고 나오는데 계속 이 부분에서 동일한 에러가 뜹니다.. 어떻게 해결해야 할까요? 이 앞부분까지는 모두 정상출력되었습니다!
-
미해결공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기
빈도수가 1000개 이상인 데이터를 따로 담을 때 코드 질문 있습니다.
- 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. 강좌에서 academy_count = df_academy["상권업종소분류명"].value_counts()후에academy_count_1000 = academy_count[academy_count > 1000]으로 데이터를 따로 담았는데 여기서 아래와 같은 academy_count를 따로 담지 않고 한번에 작성하는 코드academy_count_1000 = df_academy[df_academy["상권업종소분류명"].value_counts() > 1000]는 왜 오류가 나는 걸까요? 불리언 인덱싱 값을 시리즈 형태로 반환할 때, 새로 지정한 academy_count는 시리즈 형태이지만, df_academy는 데이터프레임이라서 오류가 나는 건가요??
-
해결됨파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
categorical 변수의 수치화
강의 중에 성별의 경우 성별이라는 COLUMN에 여자는 0, 남자는 1 이런식으로 하면 안 되고 여자 칼럼/남자 칼럼을 나눠줘야 한다고 하셨는데 그 이유가 뭔지 질문 드립니다! 대소관계가 없도록 하는 거라고 하셨는데, 잘 이해가 되지 않아서요! 또 그럼 반대로 ordinal category의 경우 사이즈라는 칼럼을 만들어서 L은 3, m은 2, s는 1로 한 번에 넣어도 괜찮은 건가요? 늘 감사합니다, 강사님!
-
해결됨파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
Residual Error
앙상블의 boosting에 대해 듣던 중 질문이 있어 글을 남깁니다! residual error를 실제 값과 예측값의 차이라고 이해했는데, 검색해보니 단순 error와는 조금 다른 말이라는 이야기가 많아서요. 혹시 error와 residual error에 차이가 있나요?
-
미해결공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기
주피터 노트북 실행 했는데 앞에 *가 생기고 결과가 나오지 않아요
그림처럼 * 가생기고 밑에 결과가 나와야 하는데 나오지 않는 이유가 어떻게 될까요??
-
미해결공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기
get_string함수에서 문자 'nan'
이렇게 적용시 이미 편익시설의 값에는 nan이 제거되어야 하는게 아닌가 싶은데 여기서 다시 편익시설 컬럼을 불러오면 nan이 그대로 있는 이유가 궁금합니다 !