기록하기

dict을 굳이 굳이 pd.DataFrame.from_dict을 이용해 DataFrame으로 바꾸려다가 난 에러 리스트에 들어있는 dict들을 (예를 들어 [{.. } , {..} ,..... ]) 하나씩 뽑아서 DataFrame으로 바꾸고 컨캣했는데 그냥 리스트 자체를 pd.DataFrame으로 씌우고 변환하니 해결

https://towardsdatascience.com/getting-rich-quick-with-machine-learning-and-stock-market-predictions-696802da94fe Getting rich quick with machine learning and stock market predictions If a human investor can be successful, why can’t a machine? towardsdatascience.com S&P 500 데이터로 위 미디엄을 따라가다가 생긴 오류 먼저, axis 누락이라길래 axis =1로 부여함 그 다음 오류는 위쪽 다른 코드들 보니까 next_day_open_values 만 차원이 큰 거 같아서 아래처럼 해결함 (이 ..

사실 너무 간단하고 당연한 방법이라 엄청 빨리 해결해서.. 포스팅할 가치가 있는지는 모르겠지만 고냥 초보자를 위해! boolean이 들어있는 list에서 값을 뽑아오려니 bool object는 iterable하지 않다는 에러 발생 그래서 str으로 바꿔줬다.

ValueError : Must pass 2-d Input 에러 발견 어떤 이유인지 몰라서 파이참으로 디버깅을 하다보니 데이터가 아래와 같은 형태로 들어간 것을 발견. 알고보니 dict의 각 value에 모두 [ ] 가 쳐져 있었고 대괄호 제거하니 원하는 형태 얻을 수 있었음 input을 바꿀 수는 없어서 저렇게 생긴 dict에서 값을 추출하는 코드를 짜고 확인하니 해결!

아래의 tupletest와 같은 tuple에서 dataframe 부분만 분리시키고 싶었다. 여러 검색어(2d tuple, unpacking 등등)를 거쳐 조금 실마리를 찾았다. 구글링을 하면서 zip을 사용하는 법을 배워 처음엔 zip을 이용했었다. 하지만 내 tuple의 원소는 list가 아닌 하나의 값을 가지기 때문에 zip을 적용할 수 없었다. 그래서 TypeError: zip argument #1 must support iteration이라는 에러가 떴다. 두번째 시도, 각각의 값을 분리해보고자 2D array라고 생각하고 아래와 같이 써봤다. 분명 jupyter notebook에서는 잘 나왔는데 실제 코드에 넣고 돌리니까 TypeError: 'bool' object is not subscript..

Dict to numpy 하는 과정에서 생긴 에러. 먼저 dict 생성해준다. 그 다음, np.array를 이용해 dict의 value들만 가져와 array로 변환하는 과정에서 아래와 같은 에러를 만났다. 무슨 문제일까 싶어서 dict의 값을 모두 2개로 고정한뒤 똑같이 해보니 에러가 사라졌다. 하지만 나는 그렇게 고정한 데이터를 사용하는 것이 아니기 때문에 다른 방법을 고민. dtype을 str이 아닌 object로 바꿔주니 에러가 사라졌다. numpy로 값 쌓고 df로 변경하는 과정

Pandas로 dict 을 dataframe으로 변환하는 과정에서 또 오류를 만났다. (사실 어제 오늘 계속 만났지만 ....) 그래서 orient = 'index'를 추가해 보았더니 위와 같은 오류는 사라지며 key value가 떴다. 알고보니, orient = 'index'는 column을 index 값으로 바꿔주는 것이었다. 어쨌든 해결 방법을 찾는 중이고 패키지 코드 들어가서 확인해 보니 [ ]가 비어있어서 그런 것 같다. pandas 패키지에 에러 부분을 확인해 보았더니 저렇게 나오길래 아래처럼 테스트 해봤다. 내가 반복문에서 dict의 key, value를 가져왔는데 위치를 잘못 잡았는지 어쨌는지... 값이 안 들어간 거 같다. 어쨌든 해결이 어려운 오류는 아니었다!

DataFrame을 이용하여 함수를 짜야할 일이 있어, 가지고 있는 dict를 dataframe으로 변환 그 과정에서 발생한 에러이다. 아래는 에러 메세지에 대해 고민을 하다가 눈으로 확인하기 위해 대충 예시로 적어본 것 아래와 같은 상황을 해결하기 위해 지금 여러 위치를 체크하며 dict 값 확인 종 똑같은 (크고 작은) 실수를 방지하기 위해 종종 기록할 예정!