- 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.안녕하세요 강사님, nbextensions 설치하여 Files - Running - Clusters 옆 탭에 정상적으로 nbextensions가 표기되긴 합니다만, 문서 내 contents 탭을 누르면 흰색 공간만 뜨고 안에 목차가 표시되지 않습니다. 해결방법을 찾고 싶습니다.(혹시) 아래 두 번째 이미지의 노란 박스 내용이 여러 버전의 파일이 설치되어 있어 정상적으로 작동하지 않을 수 있다는 메시지 같은데, 아나콘다 터미널에서 해봤는데 되지 않아서, 쥬피터 문서에서도 돌려봤었는데요. 이것과 연관이 있는 걸까요?위 이슈가 아니더라도, 해결방법 아시면 답글 부탁드리겠습니다.

강의자료에 레몬에이드 파일이 없는데어디서 다운받아야 하나요 

해결완료해당 사진에서font_path 에서 Windows 앞글자를 소문자로 해서 났던 오류인가 싶습니다 (당시에는 대소문자 관게없이 같은 오류가 났어요) 검색해보니 워드클라우드에서 지원하는 폰트가 있고 아닌 폰트가 있다는것 같더라고요font_path='malgun' 라고 써주거나 기본폰트중 하나인 'HY동녘M 보통'을 사용하여 font_path="C:\Windows\Fonts\HYDNKM.TTF"라고 써주니 해결되었습니다

sns.heatmap에서 100 이상의 수가 깨지는 현상이 발생합니다해결방법year_month_new = year_month.round(0).astype(int)sns.heatmap(data=year_month_new, cmap="Blues", annot=True, fmt="d") 

(해결책)아나콘다 재설치시마지막 체크박스에 이전 설정기록을 다 삭제하도록 꼭 체크하셔야 아나콘다 재설치 후에 탈이 없습니다!!    어제 질문드린 판다스 프로파일링 문제를 겪으면서 아나콘다를 두어번 재설치하는 과정에서 missingno까지 꼬여버린 것 같습니다프롬프트 관리자 환경에서 설치를 마쳤음에도 missingno 실행이 안됩니다..2번째 수업(missingno를 처음 다뤘던 수업)에서 했던 파일을 돌려보아도 마찬가지입니다 일단은 프로파일링과 미싱노를 건너띄고 수업을 진행할 예정입니다!!

 해당 주소에 판다스 프로파일링이 버전별로 있는데 첨부한 코드와 같이 오류가 납니다..다른분들의 질문글을 읽어보고 판다스 버전도 바꿔보고 프로파일링 버전도 바꿔보고, 아나콘다 재설치도 두어번 해봤는데 도저히 해결책을 못찾겠어요..(아나콘다 재설치 과정에서 주피터와 프롬프트가 사라지기도 해서 애를 많이 먹었습니다ㅠㅠ) ipynb 파일https://drive.google.com/file/d/1bd4wdrlwevN5FneKN_fWRrDkl2q8zniY/view?usp=sharingbase.pyhttps://drive.google.com/file/d/1GcxiAhg_XTW2V5h35fnEkxmZQCYIx1YJ/view?usp=sharing

안녕하세요 9/9강 1분20초까지 따라하던 중에 지도가 까맣게 칠해지는데 이유를 못찾겠습니다바로 이전에 그린 지도에서는 아무 문제가 없습니다  df_vs를 output 소스코드와 비교해봐도 이상이 없습니다  그런데 갑자기 지도의 일부가 까맣게 칠해지네요..40분간 검수하고 다시 돌려보고 선생님 소스코드를 붙여넣기 해봐도 원인을 찾지 못해 질문드립니다 https://drive.google.com/file/d/1XH-qxc1iBOmgBE9UXCMSgzxMYxle0oqp/view?usp=drive_link파일의 04.스벅_이디야 파일을 봐주시면 됩니다  

코렙에서 해도 괜찮나요?

새로 출시된 버전으로 사용해도 문제 없나요?

합치기 전 데이터프레임이 강의와 같이 잘 완성되었는데concat에서 오류가 납니다한번 봐주세요!!!

제주지역에 해당하는 데이터만 뽑는 과정을 def cleaning(location): if location == '제주': return location else: return np.nan로 하셨는데,raw_log[raw_log['지역(시도)']=='제주'].reset_index(drop=True)로 하면 안되나요? 혹시 함수를 작성하는 경우가 메모리 상에서 좀 더 효율적인건가요?

강의 회차 : [20/20] 지역별 분양가를 시각화하고 정리하기 질문 : 마지막 시각화 단계에서, boxplot, boxenplot, violinplot 다 잘 구현되는데 swarmplot만 계속 에러가 납니다. 구글에서 에러메시지 검색도 해 봤는데, 잘 해결이 안되네요.. 확인해 주실 수 있으신가요.* 에러메시지도 함께 첨부드립니다.--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[307], line 2 1 plt.figure(figsize=(24, 7)) ----> 2 sns.swarmplot(df, x='지역명', y='평당분양가격') File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/seaborn/categorical.py:2664, in swarmplot(data, x, y, hue, order, hue_order, dodge, orient, color, palette, size, edgecolor, linewidth, hue_norm, native_scale, formatter, legend, warn_thresh, ax, **kwargs) 2657 linewidth = size / 10 2659 kwargs.update(dict( 2660 s=size ** 2, 2661 linewidth=linewidth, 2662 )) -> 2664 p.plot_swarms( 2665 dodge=dodge, 2666 color=color, 2667 edgecolor=edgecolor, 2668 warn_thresh=warn_thresh, 2669 plot_kws=kwargs, 2670 ) 2672 p._add_axis_labels(ax) 2673 p._adjust_cat_axis(ax, axis=p.cat_axis) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/seaborn/categorical.py:330, in _CategoricalPlotterNew.plot_swarms(self, dodge, color, edgecolor, warn_thresh, plot_kws) 321 def plot_swarms( 322 self, 323 dodge, (...) 327 plot_kws, 328 ): --> 330 width = .8 * self._native_width 331 offsets = self._nested_offsets(width, dodge) 333 iter_vars = [self.cat_axis] File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/seaborn/categorical.py:229, in _CategoricalPlotterNew._native_width(self) 226 @property 227 def _native_width(self): 228 """Return unit of width separating categories on native numeric scale.""" --> 229 unique_values = np.unique(self.comp_data[self.cat_axis]) 230 if len(unique_values) > 1: 231 native_width = np.nanmin(np.diff(unique_values)) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/seaborn/_oldcore.py:1134, in VectorPlotter.comp_data(self) 1132 else: 1133 comp_col = pd.Series(dtype=float, name=var) -> 1134 comp_data.insert(0, var, comp_col) 1136 self._comp_data = comp_data 1138 return self._comp_data File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py:4786, in DataFrame.insert(self, loc, column, value, allow_duplicates) 4783 if not isinstance(loc, int): 4784 raise TypeError("loc must be int") -> 4786 value = self._sanitize_column(value) 4787 self._mgr.insert(loc, column, value) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py:4877, in DataFrame._sanitize_column(self, value) 4875 return _reindex_for_setitem(value, self.index) 4876 elif is_dict_like(value): -> 4877 return _reindex_for_setitem(Series(value), self.index) 4879 if is_list_like(value): 4880 com.require_length_match(value, self.index) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py:11620, in _reindex_for_setitem(value, index) 11616 except ValueError as err: 11617 # raised in MultiIndex.from_tuples, see test_insert_error_msmgs 11618 if not value.index.is_unique: 11619 # duplicate axis > 11620 raise err 11622 raise TypeError( 11623 "incompatible index of inserted column with frame index" 11624 ) from err 11625 return reindexed_value File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py:11615, in _reindex_for_setitem(value, index) 11613 # GH#4107 11614 try: > 11615 reindexed_value = value.reindex(index)._values 11616 except ValueError as err: 11617 # raised in MultiIndex.from_tuples, see test_insert_error_msmgs 11618 if not value.index.is_unique: 11619 # duplicate axis File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/series.py:4914, in Series.reindex(self, index, axis, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance) 4897 @doc( 4898 NDFrame.reindex, # type: ignore[has-type] 4899 klass=_shared_doc_kwargs["klass"], (...) 4912 tolerance=None, 4913 ) -> Series: -> 4914 return super().reindex( 4915 index=index, 4916 method=method, 4917 copy=copy, 4918 level=level, 4919 fill_value=fill_value, 4920 limit=limit, 4921 tolerance=tolerance, 4922 ) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/generic.py:5360, in NDFrame.reindex(self, labels, index, columns, axis, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance) 5357 return self._reindex_multi(axes, copy, fill_value) 5359 # perform the reindex on the axes -> 5360 return self._reindex_axes( 5361 axes, level, limit, tolerance, method, fill_value, copy 5362 ).__finalize__(self, method="reindex") File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/generic.py:5375, in NDFrame._reindex_axes(self, axes, level, limit, tolerance, method, fill_value, copy) 5372 continue 5374 ax = self._get_axis(a) -> 5375 new_index, indexer = ax.reindex( 5376 labels, level=level, limit=limit, tolerance=tolerance, method=method 5377 ) 5379 axis = self._get_axis_number(a) 5380 obj = obj._reindex_with_indexers( 5381 {axis: [new_index, indexer]}, 5382 fill_value=fill_value, 5383 copy=copy, 5384 allow_dups=False, 5385 ) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/indexes/base.py:4274, in Index.reindex(self, target, method, level, limit, tolerance) 4271 raise ValueError("cannot handle a non-unique multi-index!") 4272 elif not self.is_unique: 4273 # GH#42568 -> 4274 raise ValueError("cannot reindex on an axis with duplicate labels") 4275 else: 4276 indexer, _ = self.get_indexer_non_unique(target) ValueError: cannot reindex on an axis with duplicate labels

안녕하세요. 선생님.해당 강의에서 아래와 같이 for문을 한줄에 쓰셨는데요?FAANG=["META", "AMZN", "AAPL", "NFLX", "GOOGL"] faang_list=[fdr.DataReader(code,'2015','2021')["Close"]for code in FAANG] df_faang=pd.concat(faang_list, axis=1)제가 이걸 으로 시작해서 두줄에 풀어썼는데... 에러가 나는데요? 혹시 어느 부분이 잘못되었는지 알려주실수 있으신지요?FAANG=["META", "AMZN", "AAPL", "NFLX", "GOOGL"] for code in FAANG: faang_list=[fdr.DataReader(code,'2015','2021')["Close"]for code in FAANG] df_faang=pd.concat(faang_list, axis=1)  

안녕하세요. 선생님.저는 파이참을 주로 사용중이어서, 파이참으로 실습중입니다.Plotly의 경우 fig.show()를 하면 웹페이지만 나타나고,아무런 실행이 안됩니다.파이참에서 plotly 그래프를 실행하려면 어떻게 해야하나요?

- 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. 5.1에서 df_item_code_name 데이터프레임과 raw 데이터프레임을 병합하려 하는데 아래와 같은 화면이 뜹니다.다른 코드는 다 맞게 작성했는데 여기서 왜 오류가 뜰까요 ㅠㅠ on을 작성하지 않고 그냥 merge만 해도MergeError: No common columns to perform merge on.라고 오류가 뜹니다 ㅠㅠ또한, 맨 처음 전처리 과정에서도 이러한 메시지가 뜨는데 혹시 이것이 원인일지 궁금합니다. 

프로그램에 문외한 초보입니다. 선생님의 강의를 듣고자 쥬피터노트북을 설치하였습니다. 거기서 제가 사용하고자 자동화프로그램을 하나 만들었는데, 실행파일이 만들어 지지 않고 계속 아래의 오류메시지가 뜹니다. 근데 아래의 pathlib라는 패키지를 제거하면 이번에는 pip명령이 작동하지 않습니다. 파이참도 설치하여 파일을 옴겨보고 수 없이 프로그램을 재설치하고, chatgpt에 문의도해 보았지만, 문제를 해결하지 못하였습니다. 강의 내용과 좀 다른 질문일수도 있으나, 어디 도움을 구할 곳이 없네요. 쥬피터노트북을 사용하시는 선생님은 실행파일을 어떻게 만드시는지 궁금하여 문의드립니다.The 'pathlib' package is an obsolete backport of a standard library package and is incompatible with PyInstaller. Please remove this package (located in C:\Users\jh_ki\anaconda5\lib\site-packages) using conda remove then try again.

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?

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