File "C:\Users\user\AppData\Local\Temp\ipykernel_3456\2899566209.py", line 1 df = pd.DataFrame[data, column=['이름', '학교', '키']] ^ SyntaxError: invalid syntax

말씀해주신 두가지방법 다 사용해보고, 아래와 같이 구글에 검색한 방법까지 이용해 보았는데도 주피터노트북확장팩이 설치되지 않네요. !pip install jupyter_nbextensions_configurator jupyter_contrib_nbextensions !jupyter contrib nbextension install --user !jupyter nbextensions_configurator enable --user

안녕하세요.현재 시점의 fdr 데이터에는 날짜 정보가 없습니다.저는 최종적으로 시계열 데이터를 기준으로 데이터를 분석하는 것을 목표로 하고 있는데요.시계열 데이터를 포함한 fdr데이터는 가져올 수 있는 방법이 없을까요?

수업자료 colab파일과 pdf를 다운 받고 싶습니다. 어떻게 해야 하나요?

옛날 강의라 그런지 현재 open api에서는 해당 데이터 찾아볼 수가 없습니다. ㅠㅠ파일데이터에서만 확인가능합니다...csv파일만 확인가능해요 ㅠ이런 경우 어떻게해야하죠?

강의와 같이 코드를 입력 하였고 아래와 같은InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects 에러가 납니다.다른분이 질문해주신 글에 답변 처럼 df_item = pd.concat(item_info, ignore_index=True)처리를 하여도 같은 에러가 생깁니다. 해당 문제때문에 강의 진행이 안돼서,, 어떻게 하면 해결할 수 있을까요

학습 데이터를 통해 모델을 학습 시켰을 때 true function이 나오는 건가요? 아니면 학습 데이터를 통해 모델을 만든 이후에 모델의 검증을 위한 검증 데이터를 넣었을 때 true function이 나오는 건가요?ture function이 만들어지는 시기가 언제인가요?

반복 적으로 관심 종목을 불러와서 챠트를 그리고 싶어서 while 문으로 구성 해 봤는데, 챠트가 출력되지 않습니다. 어디가 문제일까요? 문제가 된 while 문 출력 결과 입니다. 출력 결과 관심 종목을 입력 받으면 입력 받은 종목의 챠트를 출력하고, 다음 종목을 입력 받기를 기다리게 구성하였고, n or N을 입력하면 종료하는 것으로 구성하였습니다. 그런데 결과물에 챠트가 출력되지 않습니다. 한 종목 출력하면 출력이 됩니다.

제가 강의를 들으며 사이킷런에 iris 샘플을 가지고 data와 target을 나누고 있는 와중에 문득 궁금한 점이 생겼습니다.train_test_split을 통해 train셋과 test셋을 나누게 되는데 shuffle이 True로 되어 있기 때문에 자동적으로 shuffle이 수행되지않습니까? 이 때 샘플데이터와 타겟은 짝을 지어서 셔플이 되는 건가요? 아니면 샘플데이터도 타겟 데이터도 둘 다 아무렇게나 섞이는 건가요?

concat으로 전제 종목을 합치는 pd.concat(result.tolist()) 코드 실행시 오류가 납니다. 오류 메세지는 : InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects입니다. get_item_info 함수를 실행해서 result 결과를 확인해 보니, index 가 모두 같지 않은 것 같습니다. 오류 부분이 어디일까요?

안녕하십니까.2월에 인공지능 서비스 모델 설계을 수강후 주신 쿠폰으로 좋은 교육 듣고 있습니다.몇가지 문의 사항이 있어서 연락드립니다.1. 학습된 모델을 “Model 적용” regr.predict()를 사용하여 모델적용 결과를 도출하는게 맞는지요?2. 모델에 지속적인 학습을 위해서는 regr.fit()으로 전체 데이터를 재구성하여 재 학습시키는지, 아니면 추가 데이터만 학습 시키는 방법이 있는지요?예) regr.fit(diabetes_X_curr, diabetes_y_curr)3. . 모델을 계속 적용하여 결과를 도출하고, 학습을 지속적으로 하면서 결정계수가 계속 낮아진다면 어떤 작업을 해야 하는지요?010.Simple Linear Regression 정리 자료

안녕하세요 선생님. 선생님 강의를 듣고 제가 원하는 사이트를 크롤링 해보려는데 인코딩문제가 생기는 것 같습니다. 사이트 주소는 이렇습니다. http://veganfesta.kr/modules/company/company_list.html?mc_code=1013import requests url = "http://veganfesta.kr/modules/company/company_view.html?seq=241&mc_code=1013" headers = { 'user-agent' : 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36'} response = requests.get(url,headers=headers) response.encoding='utf-8' print(response.text)이렇게 코드를 짜봤는데요 결과는이런식으로 나옵니다. 인코딩 문제인가 하였는데response.encoding을 통해 uff-8인것을 확인했습니다.response.status는 200으로 정상이구요 ㅜ뭐가 잘못된 걸까요? 2시간가량 전전긍긍해보았지만 답을 찾지못해 선생님께 질문드립니다..제가 url을 구글이나 네이버로 바꿔 시도를 해보았을때는 잘되었는데 저 사이트로 url을 설정했을때 이렇게 나오네요.. 읽어주셔서 감사하며 답변 부탁드리겠습니다.

안녕하세요 인프런에서 강사님의 강의(파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문)를 수강 중인 손승운입니다.질문'파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문' 강의 12강 내용 7분 18초를 보면 주피터 노트에서는 z.shape의 값이 (axis2, axis0, axis1) 순서로 나오고 제가 직접 주피터노트에 실습한 결과도 동일했습니다.하지만 7분 33초 중앙을 보면 shape를 (axis0, axis1, axis2)로 표현하셨는데, 이는 구글링을 통해 다른 사람들이 표현한 것과 같습니다.그럼 (axis2, axis0, axis1)와 (axis0, axis1, axis2) 둘 중 어느 것이 맞는 표현인가요? 혹시 원래는 (axis0, axis1, axis2)로 표현해야 하지만 numpy를 활용해 shape를 볼 때만 (axis2, axis0, axis1)로 표현되는 건가요?강사님의 강의 덕에 머신러닝 개발자가 되는데 한걸음 내딛을 수 있었습니다. 감사합니다. 편하신 시간에 답변주시면 감사하겠습니다.

기존에 있었던 Market(시장)이 데이터에 없어서 예제코드 일부가 커밋이 안되고 있습니다. fdr 라이브러리를 사용해야하는 걸까요? 진행이 안되어 답답합니다.감사합니다.

plotly express 예제 중 질문입니다.1. 우분투 버전(base) root@gd-virtual-machine:~# cat /etc/issueUbuntu 20.04.4 LTS \n \l2. 파이썬 버전(base) root@gd-virtual-machine:~# python --versionPython 3.9.73. 공부하는 부분[2/5] plotly express를 통한 일별 시세 시각화px.line 을 처음에 실행하면 그래프가 나옵니다.그러나, 저장된 파일로 실행하면 그래프가 안 나옵니다.이런 경우도 보셨나요?4. 해당 소스import plotly.express as pximport pandas as pddf = px.data.stocks()dfpx.line(df, x="date", y="GOOG") 처음 실행은 정상적으로 그래프가 나옴저장된 파일로 실행하면 비정상적으로 그래프가 나오지 않음

윈도10사용자 인데 쥬피터 노트북에서 matplotlib를 사용하면 커널이 죽습니다. 스택오버플로에서 하라는대로 conda로 freetype를 v2.10.4로 버전을 낮추었는데도 계속 안되네요.

2번째 프로젝트 '출산율 수 및 합계 출산율'에서 통계 데이터 그래프의 범례 처럼 외부 범례에 그래프 라인 대신 별도 마크 표시와  파일 저장시 범례까지 같이 저장하는 방법에 대해 설명해 주시면 감사하겠습니다.  

유튜브 보다 인프런 강의까지 오게되었는데 듣다 궁금한 부분이 있어서 질문드립니다. %timeit을 해서 확인해보니 1) df["Name"][0] 2) df.loc[0."Name"] 3) df.loc[0]["Name"] - 유튜브에서는 1)과 2)를 비교해주셨고, - 인프런에서는 2)와 3)을 비교해주시면서   2)가 접근속도가 더 빠르다고 하였는데 1)이 가장 빠르다고 나와서 이에 대한 다른 이유?가 있는지 궁금해서 문의드립니다.

판다스 프로파일링을 삭제하고 다시 재설하여 2.4.0 버전으로 업데이트는 완료했는데 다음과 같음 에러 메시지가 다시 뜨네요ㅜㅜ

  알려주신 두가지 방법으로 설치를 실행했지만, 목차 활성화 창이 뜨지 않습니다. 왜 그럴까요? 알려주시면 감사하겠습니다.