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?

수업한 것을 보고 새롭게 만들었어요!근데 사이트에서 자꾸 이게 떠요RateLimitError: You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, read the docs: https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes/api-errors.Traceback:File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\exec_code.py", line 88, in exec_func_with_error_handling result = func()File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_runner.py", line 579, in code_to_exec exec(code, module.__dict__)File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative.py", line 76, in <module> main()File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative.py", line 48, in main st.info(askGpt_mart(prompt))File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative.py", line 6, in askGpt_mart response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt)File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_resources\chat_completion.py", line 25, in create return super().create(*args, **kwargs)File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_resources\abstract\engine_api_resource.py", line 153, in create response, _, api_key = requestor.request(File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_requestor.py", line 298, in request resp, got_stream = self._interpret_response(result, stream)File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_requestor.py", line 700, in _interpret_response self._interpret_response_line(File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_requestor.py", line 765, in _interpret_response_line raise self.handle_error_response(  코드는 이렇게 짜여 있어요!import openai import streamlit as st def askGpt_mart(prompt): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "친절하고 과학에 대해 깊게 알고 있는 다정한 과학자야. 그래서 답변할 때 다정하고 구체적으로 답변하고 단어가 어려우면 단어의 대체언어도 같이 나태내줘"},{"role":"user","content": f"{prompt}에 대한 실험 도구와 재료를 알려줘"}] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def askGpt_method(prompt): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "너는 똑똑하고 친절한 과학자야. 그래서 실험 방법을 구체적으로 쉽게 설명해주고 어려운 단어는 쓰지 않아."},{"role":"user","content": f"{prompt}에 대한 실험 방법을 알려줘"}] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def askGpt_dev(prompt,prompt1,prompt2,prompt3): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "너는 똑똑하고 친절하고 섬세한 과학자야. 원래 실험 방법에서 사용자의 환경을 고려하여 적절하게 실험 방법을 바꿔서 구체적이고 세세하게 알려주는 과학자야."},{"role":"user","content": f"나는 {prompt}에 대한 실험을 할거야. 하지만 나는 {prompt1}이 없어. 그래서 {prompt1}은 쓰지 못해. {prompt1}을 사용하는 실험 방법을 바꾸되 성공하게 하는 실험 방법을 알려줘 나는 {prompt2}에서 실험을 진행할 거야. 상황과 환경에 맞는 실험 방법을 부탁해. 또 {prompt3}(이)라는 추가적인 환경과 조건이 있으니까 이 모두를 적절히 고려해서 완전히 구체적이고 세부적이고 자세한 실험 방법을 알려줘" }] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def askGpt(prompt): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "너는 청자가 이 실험을 처음 하는 사람인 것을 알아서 이 실험이 실패할 수 있는 일을 구체적이고 자세하게 설명하면서 그러지 않기 위해서 어떻게 해야하는지 답하는 과학자야"},{"role" : "user", "content":f"{prompt}에 대한 실험 주의사항을 구체적으로 알려줘"}] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-3.5-turbo', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def main(): with st.sidebar: # Open AI API 키 입력받기 open_apikey = st.text_input(label='OPENAI API 키', placeholder='Enter Your API Key', value='',type='password') # 입력받은 API 키 표시 if open_apikey: openai.api_key = open_apikey st.markdown('---') st.header("AI 실험 도우미 ⚗️") st.markdown("---") ex_name = st.text_input("실험 이름",placeholder="거울 구리 실험, 나트륨 폭발 실험, 코끼리 실험...") co1,co2 = st.columns(2) with co1: if st.button("실험 도구 및 재료 안내"): prompt = ex_name st.info(askGpt_mart(prompt)) with co2: if st.button("실험 방법 안내"): prompt = ex_name st.info(askGpt_method(prompt)) st.markdown("===") col1,col2,col3 = st.columns(3) with col1: no_mar = st.text_input("없는 준비물",placeholder="유리막대, 비이커, 전자현미경...") with col2: where = st.text_input("장소",placeholder="집, 학교 실험실, 대학 생명과학 실험실...") with col3: add = st.text_input("추가 정보",placeholder="습도를 바꾸지 못함, 기온이 20도 이상으로 올라가지 않음...") if st.button("AI 실험 도우미"): prompt,prompt1,prompt2,prompt3 = ex_name,no_mar,where,add st.info(askGpt_dev(prompt,prompt1,prompt2,prompt3)) if st.button("주의사항"): prompt = ex_name st.info(askGpt(prompt)) if __name__=='__main__': main()

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?

제가 유저들끼리 커뮤니티 만들고자 하는데 이때부터 강의 보면 될까요? 여러가지 다 보고있는데 어디서부터 딱 봐야할지 모르겠습니다.! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

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?

1 2 31 2 가 출력된 이후 1 3이 선택되는 이유가 이해가 안되어 질문드립니다. ㅠㅠ 1 2 출력 이후 else: 구문의 어느 단계로 가는 건가요..? 그리고 그때 v 값은 얼마인지도 잘 모르겠습니다.

안녕하세요.다익스트라는 에지의 가중치가 양수일때 출발노드에서 전체 각 노드까지의 최단거리,벨만-포드는 특정 출발노드에서 다른 노드까지의 최단 경로 탐색, 음수 가중치가 있어도 수행 가능이렇게 되어있는데, 벨만-포드에서 에지 사용 횟수를 강조하는 이유가 다익스트라는 출발 노드가 정해져있고, 벨만-포드는주어진 출발노드가 달라질수 있어서라고 생각하면 될까요..?처음엔 가중치 양수, 음수만의 차이만 인줄 알았는데, 뭔가 강조하시는걸 보니 저런 이유때문인가하고 질문해봅니다..!다들 화이팅

n,m=map(int,input().split()) weight=list(map(int, input().split())) left=0 right=(n-1) cnt=0 weight.sort() while left<=right: weight_sum=weight[left]+weight[right] if weight_sum>m: cnt+=1 right-=1 else: cnt+=1 left+=1 right-=1 print(cnt)안녕하세요 선생님,  이렇게 left, right 포인터를 이용해서 풀어도 예제 문제는 모두 정답이 나오는데 혹시 이렇게 푸는 풀이도 답으로 가능할까요? 

안녕하세요 강사님! 백준은 코드를 제출하고 틀렸을시에 어떤 테스트케이스에서 틀렸는지 알려주지 않는데요, 이럴때 틀린 부분을 고칠 방도가 전혀 생각나지 않는 경우가 많이 있습니다. 어떤 테스트케이스가 틀렸는지 잘 알아낼 수 있는 방법 있을까요?