자세한 설명 부탁드려요 ㅜ

안녕하세요.해당 라이브러리의 명칭이 ydata-profiling 으로 변경되었습니다. 다음은 공식 깃헙 링크 입니다.[ydataai/ydata-profiling: 1 Line of code data quality profiling & exploratory data analysis for Pandas and Spark DataFrames.](https://github.com/ydataai/ydata-profiling) 그래서 설치하는 해당 패키지 설치하셨을 때도 ydata-profiling 으로 설치가 되었기 때문에 pandas-profiling 으로 찾으시면 안 나올 수 있어요. ydata-profiling 으로 찾아보시겠어요? 또, 링크는 어떤 운영체제를 사용하고 있는지, conda, pip 등에 따라 다른 위치에 설치 됩니다.그래서 폴더를 열어 하나씩 찾아보셔야 해요.해당 라이브러리가 폰트 설정이 까다로워서 사용에 불편함을 드려 죄송합니다. 조만간 해당 라이브러리 사용에 대해 강의 업데이트를 할 수 있도록 하겠습니다.감사합니다.

seaborn 라이브러리 호출하였으나 그래프가 안 그려져요

안녕하세요. 올려주신 코드를 보니 대부분 잘 작성해 주셨습니다.보통은 그래프가 표시되지 않으면 %matplotlib inline 를 통해 표시를 하는데 이 또한 잘 작성된 것으로 보여집니다. AI인턴이 답변해 준 것처럼 시각화 코드 아랫줄이 plt.show()를 추가해 보시고 그래도 안 된다면 다시 질문 주세요.plt.figure(figsize=(10, 3))sns.barplot(data=df_last, x="지역명", y="평당분양가격") 잘 해결되길 바라겠습니다.감사합니다.plt.show()

value_counts와 count 차이

안녕하세요. value_counts() 는 범주끼리 그룹화 한 데이터에 대한 빈도를 세어 줍니다.count()는 groupby() 등과 함께 사용해야지만 범주형 데이터에 대한 빈도수를 구할 수 있습니다. df['컬럼명'].value_counts() 로 구할 수 있는 값이라면 df.groupby(['컬럼명'])['특정기준컬럼'].count() 와 같이 구할 수 있습니다.value_counts()가 더 간단한데 여러 컬럼을 함께 고려해서 빈도수를 세거나 빈도수도 구하고 평균, 표준편차 등 다양한 연산을 하고자 할 때는 집계 함수인 agg를 사용하여 .agg(['count', 'mean', 'std']) 형태로 사용할 수 있습니다.새해 복 많이 받으세요.감사합니다.

수업자료 다운로드 링크 에러

안녕하세요.이용에 불편을 드려 죄송합니다. 지금 확인해 봤을 때는 다운로드가 가능한데 혹시나 해서 해당 강의 커리큘럼 페이지를 통해 다운로드 받으실 수 있도록 파일을 업로드 해두었습니다.감사합니다!(사진)

안녕하세요 데이터 최신과 관련해서 문의드립니다.

안녕하세요. 해당 방법은 df.melt 라는 방법으로 사용합니다. 강의에 보면 2015년 이전 데이터를 이 방으로 녹이는 예제가 있으니 참고해 보세요.그리고 다음 주소에 해당 데이터가 주기적으로 업데이트 되니 확인해 보세요!https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=414&tblId=DT_41401N_005&conn_path=I2

한글폰트 관련해서 문의드립니다.

안녕하세요. 아래 AI가 답변한 것처럼 폰트 설정을 직접 해주시는 방법도 있습니다. # 이를 통해 matplotlib의 기본 폰트를 설정 plt.rc("font", family="NanumBarunGothic") 설치를 했는데도 여전히 폰트가 깨질때는 경로를 제대로 못 가져왔을 가능성이 큽니다.설치한 곳이 주피터 노트북의 해당 가상환경이 맞는지 확인이 필요하며,주피터 노트북이 해당 가상환경에서 실행되고 있는지에 대해서도 확인이 필요합니다.

scatterplot질문

안녕하세요.질문해 주신 것처럼 두 가지 방법 모두 동작합니다. 데이터가 크지 않다면 어떤 방법으로 사용해도 큰 차이는 없습니다. 다만, 컬럼이 너무 많거나 할 때 인덱싱을 하고 시각화를 하게 되면 속도도 빠르고 직관적으로 사용하실 수 있습니다.감사합니다 :)

모두의 한국어 텍스트 분석과 자연어처리 with 파이썬 -> 섹션 3 부터 재생이 안됩니다.

안녕하세요.이용에 불편을 드려 죄송합니다. 제가 재생해 봤을때는 잘 나오는데 계속 재생이 안 된다면 다시 답글을 남겨주시거나 인프런 고객센터로 문의 부탁드립니다. 감사합니다.

데이터프레임 칼럼명 문의 드립니다.

(사진)# finance-datareader 가 설치되어 있지 않다면 설치 !pip install -Uq finance-datareader import FinanceDataReader as fdr # 한국거래소 상장종목 전체 df_krx = fdr.StockListing('KRX') df_krx.head() 안녕하세요.위와 같이 FinanceDataReader를 통해 데이터를 불러와서 분석하실 수 있습니다.다만, 데이터의 형태가 달라져서 변경된 내용으로 분석을 진행하실 수 있습니다.앞으로도 다른 데이터에 적용을 해보기위해서는 새로운 데이터를 분석해 보는 연습을 해보면 좋으니 해당 데이터에 적용해 보시고 어려움이 있으시면 질문을 부탁드립니다.화이팅입니다 :)

데이터프레임 칼럼명 문의 드립니다.

안녕하세요. 라이브러리 업데이트로 강의 촬영당시와 컬럼명이 변경되어 불편을 드려 죄송합니다.해당 강의 자료에서 https://github.com/corazzon/finance-data-analysis/blob/main/krx.csv 의 csv 파일을 제공합니다. 해당 파일을 위 데이터를 불러오는 대신 다음의 코드로 불러와 실습을 하시면 촬영 화면과 같은 내용으로 실습해 보실 수 있습니다. import pandas as pd df_krx = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/corazzon/finance-data-analysis/refs/heads/main/krx.csv') df_krx감사합니다.