안녕하세요 실습문제 풀어보다가 질문이 생겨서 남깁니다! 해당 문제인 경우는 팀원의 수가 적어서 3이라는 숫자로 적어서 나누는게 가능했지만,만약 팀원의 수가 굉장히 많다면 해당 함수는 쓰기 어려워질까요? (어차피 매개변수에 그만큼 나열해야하니 효율성문제로) sql과 달리 avg라는 연산자가 없는 것 같아서요! 또한 int를 적용하지 않았는데 덧셈연산자가 작동한 이유를 알고 싶습니다! 어렴풋하게만 느낌이 와서 정확히 알고 싶습니다.

stock-trading-eda-scheduled.ipynb 파일에서데이트 타임을 당겨오면 아래와 같은 에러메세지가 출력됩니다. 어떤 현상인가요? 

보스턴 집값 예측 15번 강의에 쓰이는 csv는 어디서에서 다운받는지요?

제곱수의 합문제요..6일 경우 제곱이 되려면 루트6밖에 안되는데왜 2가 2로 떨어지는 약수의 개수로 카운팅되는지 이해를 못하겠네요…또 3의 제곱 5의 제곱은 왜 고려안하는지도…( 이미 이해 다 됐다고 가정해서 말씀하신건지도 모르겠습니다.ㅠㅠ )바보도 알고리즘 천재로 만들어주신다고 들어서 잘 알려주시면 감사드리겠습니다 ㅠㅠ 

안녕하세요. 강사님께서 제공해주신 이분탐색 1번 2번 코드중 2번 코드로 새로운 문제를 풀려고 합니다.1번 코드(left와 right 설정)으로는 잘 풀리는데 2번 코드(cur과 step 설정)로는 잘 안풀리네요. 백준 2343번 기타문제를 강사님께서 제공해주신 코드로 풀려고 아래와 같이 코드를 짜보았습니다. 하지만 원하는 결과를 얻지 못했는데요. 어떤 부분이 잘못된건지 알려주실 수 있을까요?? nums, blue_nums = map(int, input().split())bluelay_length = list(map(int, input().split())) def check(length):    count = 1    current_length = 0    for i in bluelay_length:        if current_length + i <= length:            current_length += i        else:            current_length = i            count += 1    return count == blue_nums cur = 0steps = 10000+1 while steps > 0:    while cur + steps <= 10000+1 and check(cur + steps):        cur += steps    steps //= 2 print(cur) 감사합니다.

# 엑셀 저장df.to_excel('naver_finance_crawling.xlsx')이렇게 했을 때 TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[25], line 2 1 # 엑셀 저장 ----> 2 df.to_excel('naver_finance_crawling.xlsx', engine_kwargs=None) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/util/_decorators.py:333, in wrapper(*args, **kwargs) 324 return func(*args, **kwargs) 326 kind = inspect.Parameter.POSITIONAL_OR_KEYWORD 327 params = [ 328 inspect.Parameter("self", kind), 329 inspect.Parameter(name, kind, default=None), 330 inspect.Parameter("index", kind, default=None), 331 inspect.Parameter("columns", kind, default=None), 332 inspect.Parameter("axis", kind, default=None), --> 333 ] 335 for pname, default in extra_params: 336 params.append(inspect.Parameter(pname, kind, default=default)) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/generic.py:2417, in to_excel(self, excel_writer, sheet_name, na_rep, float_format, columns, header, index, index_label, startrow, startcol, engine, merge_cells, inf_rep, freeze_panes, storage_options, engine_kwargs) 2294 @final 2295 @doc(storage_options=_shared_docs["storage_options"]) 2296 def to_json( (...) 2309 storage_options: StorageOptions = None,... 2547 """ 2548 from pandas.io import json 2550 if date_format is None and orient == "table": TypeError: ExcelFormatter.write() got an unexpected keyword argument 'engine_kwargs'Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings... 이런 에러가 발생합니다.열심히 구글링을 해보았지만, 답을 찾을 수 없어서 질문 남깁니다 ㅠㅠpython은 3.10 사용중이고 pandas는 1.3.5 사용중입니다.

강의 자료 부탁드립니다! huo2100@naver.com

안녕하세요.아래 코드에서 마지막 부분에서 에러가 발생하는데 찾아봐도 해결을 못하겠습니다. # 최종 데이터 합치기 df1 = pd.concat(df, ignore_index=True) --------------------------------------------------------------------------- InvalidIndexError Traceback (most recent call last) Cell In[89], line 2 1 # 최종 데이터 합치기 ----> 2 df1 = pd.concat(df, ignore_index=True) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py:393, in concat(objs, axis, join, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, sort, copy) 378 copy = False 380 op = _Concatenator( 381 objs, 382 axis=axis, (...) 390 sort=sort, 391 ) --> 393 return op.get_result() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py:676, in _Concatenator.get_result(self) 674 obj_labels = obj.axes[1 - ax] 675 if not new_labels.equals(obj_labels): --> 676 indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) 678 mgrs_indexers.append((obj._mgr, indexers)) 680 new_data = concatenate_managers( 681 mgrs_indexers, self.new_axes, concat_axis=self.bm_axis, copy=self.copy 682 ) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:3875, in Index.get_indexer(self, target, method, limit, tolerance) 3872 self._check_indexing_method(method, limit, tolerance) 3874 if not self._index_as_unique: -> 3875 raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) 3877 if len(target) == 0: 3878 return np.array([], dtype=np.intp) InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects  ============================  df = []articleNos = ['2433459189','2433504511']for articleNo in articleNos: ind_url = f'https://new.land.naver.com/api/articles/{articleNo}?complexNo=' res = requests.get(ind_url, headers=headers) ind_dict = res.json() article_df = pd.Series(ind_dict['articleDetail']).to_frame().T # articleDetail_df = articleDetail_df[['articl/eNo','articleName','buildingTypeName','realestateTypeName', 'tradeTypeName', 'cityName','divisionName', 'sectionName', 'etcAddress', 'monthlyManagementCost', 'buildingName']] if 'articleFloor' in ind_dict.keys(): articleFloor_df = pd.Series(ind_dict['articleFloor']).to_frame().T article_df = pd.concat( [ article_df, articleFloor_df, ], axis=1 ) else: print(articleNo, '/', 'articleFloor') # articleFloor_df = articleFloor_df[['totalFloorCount','correspondingFloorCount']] if 'articlePrice' in ind_dict.keys(): articlePrice = pd.Series(ind_dict['articlePrice']).to_frame().T article_df = pd.concat( [ article_df, articlePrice, ], axis=1 ) else: print(articleNo, '/', 'articlePrice') # articlePrice_df = articlePrice_df[['dealPrice','allWarrantPrice','allRentPrice']] if 'articleRealtor' in ind_dict.keys(): articleRealtor = pd.Series(ind_dict['articleRealtor']).to_frame().T article_df = pd.concat( [ article_df, articleRealtor, ], axis=1 ) else: print(articleNo, '/', 'articleRealtor') # articleRealtor_df = articleRealtor_df[['realtorName','representativeName','cellPhoneNo','representativeTelNo']] if 'articleSpace' in ind_dict.keys(): articleSpace = pd.Series(ind_dict['articleSpace']).to_frame().T article_df = pd.concat( [ article_df, articleSpace, ], axis=1 ) else: print(articleNo, '/', 'articleSpace') # articleSpace_df = articleSpace_df[['supplySpace','exclusiveSpace']]# article_df = pd.concat(# [# articleDetail_df,# articleFloor_df,# articlePrice_df,# articleRealtor_df,# articleSpace_df, # ],# axis=1# ) df.append(article_df) # 최종 데이터 합치기 df1 = pd.concat(df, ignore_index=True)

선생님 코드를 화면에서는 결과값 55만 출력이 되는데같은 코드로 주피터에서 실행하니 1 3 6 ... 55까지 전부 출력 되는데 왜 55만 출력되지 않는 걸까요?sum = 0for index in range(1, 11): sum = sum + index print (sum )

안녕하세요 샤드별 병렬조회는 어그리게이션 프레임 웍에서만 지원하는건가요? 프레임웍 장점부분에서 해당부분을 말씀하셔서 궁금증에 질문드립니다 - 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다)- 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다- 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다- 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

공유해주신 예제문제를 눌렀더니 이렇게 나오는데 제가 뭘 잘못 설치해서 그런걸까요 ?? 

  ctrl+f5 까지 모두 다 동일하게 따라서 했는데 출력이 안됩니다. 해당폴더에서 파일이 있는 것도 확인 했는데 파일을 찾을 수 없다고 해서.. 뭐가 문제 일까요 ?

 안녕하세요, 오늘부터 수업을 수강 시작하게 되었습니다. 강의 자료 부탁드립니다.elder990209@naver.com

안녕하세요, 강의를 듣고 계신 여러분!여러분의 학습을 돕기 위해 질문 안내를 드리고자 합니다. 1. chatGPT를 이용해보기단순한 의문은 chatGPT를 이용해도 해답을 찾을 수 있는 경우가 종종 있습니다!  2. 강의의 어떤 부분에 대한 질문이고, 어떤 부분이 궁금한지 명확히 알려주세요!강의의 어느 파트에서 의문을 느끼고, 어떤 부분이 궁금한지를 명확히 제시해 주시면 답변에 도움이 됩니다!자신은 어떻게 이해했는지 또한 적어주면 좋습니다!  강의 중 브루트포스 알고리즘 마지막백준 1342번 행운의 문자열 문제입니다.순열로 접근한 처음 코드 시간 초과 후선생님 강의 설명을 들으면서 백트래킹으로 수정했는데요,근데,, 로직은 거의 차이가 없고다만 초기화나 선언 등 순서의 차이 같은데,저는 시간 초과를 해결 하지 못했고,선생님 코드를 복붙,,, 했더니 성공하더라구요 😓그래서 어떤 차이 분석을 할 수 있을지 질문 남깁니다.코드는 아래와 같고 풀이2번을 참고하였습니다.(시간초과 코드입니다)import sys input = sys.stdin.readline s = input() choice = [] dic = dict() chars = set() cnt = 0 for l in s: chars.add(l) if l not in dic: dic[l] = 0 dic[l] += 1 def dfs(level): global cnt, choice, dic if level == len(s): cnt += 1 return for l in chars: if dic[l] == 0: continue if (not choice) or (choice[-1] != l): dic[l] -= 1 choice.append(l) dfs(level + 1) dic[l] += 1 choice.pop() dfs(0) print(cnt)

07-27 관계를 표현하는 모델 필드 - models.ManyToManyField 커스텀 관계 모델로 이전하기 (실습) 2분 18초쯤에 오류 예시를 보여주셨는데 혹시 에러가 나는 이유가 뭔지 알 수 있을까요? 기존 M2M 필드에 through를 바로 추가할 수 없기 때문인가요?

rktlenddl@gmail.com

저는 강의를 한번 다듣고나서 강의 도중 강사님께서 코드 작성하신것을 바탕으로 백준 문제에 대한 풀이를 수행하고 있습니다.그러다 보니 문제 풀이가 기억이 안나거나 헷갈리는 부분이 있을때 수업 자료의 솔루션 코드를 참고하고자 하는데, 그럴때마다 수업 도중 본 코드와 상이하여 당황스럽습니다.강의 중 짠 코드를 바탕으로 수업자료 끝의 솔루션 코드를 작성해주시면 더 도움이 될것 같습니다.

강의 화면이 제가 들었던 기록들을 제외하고는 음성만 들리고 영상이 보이지가 않습니다. 혹시 해결방안 있을까요?

수업자료 chapter 15를 기준으로 그대로 따라했는데요.aws lamda, api gw gpt의 버전만 수정을 한 상태입니다(gpt4o)그런데 계속 "아직 제가 생각이 끝나지 않았어요잠시후 아래 말풍선을 눌러주세요"와 "생각이 다 끝났나요?"질문들만 주로 눌리게 되더라구요. 체크해봐야하는 부분이 있을까요?

안녕하세요, 강의를 듣고 계신 여러분!여러분의 학습을 돕기 위해 질문 안내를 드리고자 합니다. 1. chatGPT를 이용해보기단순한 의문은 chatGPT를 이용해도 해답을 찾을 수 있는 경우가 종종 있습니다!  2. 강의의 어떤 부분에 대한 질문이고, 어떤 부분이 궁금한지 명확히 알려주세요!강의의 어느 파트에서 의문을 느끼고, 어떤 부분이 궁금한지를 명확히 제시해 주시면 답변에 도움이 됩니다!자신은 어떻게 이해했는지 또한 적어주면 좋습니다!  ash: python: command not found[Finished in 16ms with exit code 127][shell_cmd: python -u "/Users/sindonghui/Desktop/test.py" < input.txt][dir: /Users/sindonghui/Desktop][path: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/bin:/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/bin:/usr/local/bin:/System/Cryptexes/App/usr/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/var/run/com.apple.security.cryptexd/codex.system/bootstrap/usr/local/bin:/var/run/com.apple.security.cryptexd/codex.system/bootstrap/usr/bin:/var/run/com.apple.security.cryptexd/codex.system/bootstrap/usr/appleinternal/bin] 밑에 이렇게 떠요  ex) 섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의에서 DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해했습니다. 그러면 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요? 어느 파트섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의자신은 어떻게 이해했는지DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해어떤 부분이 궁금한지 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요?