* 겪고 있는 문제 상황을 최대한 자세하게 작성해주세요.

* 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보았는지 구체적으로 함께 알려주세요.

5주차 7강 마지막 마무리 부분에서

코드스니펫 수강 주차 별 수강한 총 인원 구하기 코드 입력 후

코드스니펫 인덱스 새롭게 설정하기 코드 입력하니까

결과에 오류가 생기네요 이유가 뭔가요?

작성한 코드 및 에러 메세지

  cohort_data = cohort_data.reset_index()

#라이브러리 불러오기
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')


sparta_data = pd.read_table('/content/cohort_data.csv',sep=',')
sparta_data.head()


#파이썬의 type()함수를 쓰면, 데이터의 종류를 확인 할수 있어요 :)
print(type(sparta_data['created_at'][1]))
#sparta_date 정보에서 access_date 열에서 데이터 첫번째 부분만 확인 하면 되겠죠?


format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f'
sparta_data['start_time'] = pd.to_datetime(sparta_data['created_at'], format='mixed',infer_datetime_format=True)
sparta_data.info()


#수강 시작 주 구하기
sparta_data['start_week']= sparta_data['start_time'].dt.isocalendar().week
sparta_data.tail()


#수강 시작 주 구하기
sparta_data['start_week']= sparta_data['start_time'].dt.isocalendar().week
sparta_data.tail()


#이전에 배웠듯이 set()은 set안의 데이터는 순서가 정해져있지 않고, 중복되지 않는 고유한 요소를 가져옵니다!
category_range = set(sparta_data['start_week'])
category_range


progress_rate = list(sparta_data['progress_rate'])
progress_rate


#범주를 구분하는 기준 bins 처음(0)과 끝(100) 잊지 말고 기입 해주세요!
bins = [0,4.11,26.03,41.10,61.64,80.82,100]
#구분한 범주의 라벨 labels
labes=[0,1,2,3,4,5]


#범주화에 사용하는 함수 pd.cut
cuts = pd.cut(progress_rate,bins, right=True,include_lowest=True, labels=labes)
cuts


#결과물을 테이블로 변경하기
cuts = pd.DataFrame(cuts)
cuts.head()


#concat() 함수를 이용하여, sparta_data 테이블과, cuts 테이블 병합 할수 있습니다 :)
sparta_data = pd.concat([sparta_data,cuts],axis=1, join='inner')
sparta_data.head()


#그래서, 귀찮더라도, 우리가 원하는 컬럼의 이름을 다 작성해 줍시다!
sparta_data.columns=['created_at','user_id','name','progress_rate','start_time','start_week',"week"]
sparta_data.head()


#기존의 테이블을, start_week와, week로 묶어줍니다!
grouping = sparta_data.groupby(['start_week','week'])
grouping.head()


cohort_data = grouping['user_id'].apply(pd.Series.nunique)
cohort_data = pd.DataFrame(cohort_data)
cohort_data.head(5)


#첫 주가 31주니 변수를 하나 만들어 줍니다!
f=31
#처음 수강 시작한 주의 범위가 {31,32,33,34,35,36} 이니, range(6)으로 합시다!
for i in range(6):
  #5주차의 강의가 마지막이고, 0주차까지 이니, 시작은 5에서 시작해 1씩 0까지 감소 시킬수 있어요!
  for j in range(5, 0, -1):
    cohort_data.at[(f,j-1), 'user_id'] = int(cohort_data.at[(f,j),'user_id']) +  int(cohort_data.at[(f,j-1),'user_id'])
  #주차는(31부터 32 33..) 1씩 늘어나죠?
  f=f+1


  cohort_data = cohort_data.reset_index()
cohort_data.head()


<class 'str'>
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1736 entries, 0 to 1735
Data columns (total 5 columns):
 #   Column         Non-Null Count  Dtype         
---  ------         --------------  -----         
 0   created_at     1736 non-null   object        
 1   user_id        1736 non-null   object        
 2   name           1736 non-null   object        
 3   progress_rate  1736 non-null   int64         
 4   start_time     1736 non-null   datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1), int64(1), object(3)
memory usage: 67.9+ KB
<ipython-input-46-b074710b6572>:15: UserWarning: The argument 'infer_datetime_format' is deprecated and will be removed in a future version. A strict version of it is now the default, see https://pandas.pydata.org/pdeps/0004-consistent-to-datetime-parsing.html. You can safely remove this argument.
  sparta_data['start_time'] = pd.to_datetime(sparta_data['created_at'], format='mixed',infer_datetime_format=True)
<ipython-input-46-b074710b6572>:55: FutureWarning: The default of observed=False is deprecated and will be changed to True in a future version of pandas. Pass observed=False to retain current behavior or observed=True to adopt the future default and silence this warning.
  grouping = sparta_data.groupby(['start_week','week'])

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-46-b074710b6572> in <cell line: 65>()
     66         #5주차의 강의가 마지막이고, 0주차까지 이니, 시작은 5에서 시작해 1씩 0까지 감소 시킬수 있어요!
     67   for j in range(5, 0, -1):
---> 68     cohort_data.at[(f,j-1), 'user_id'] = int(cohort_data.at[(f,j),'user_id']) +  int(cohort_data.at[(f,j-1),'user_id'])
     69         #주차는(31부터 32 33..) 1씩 늘어나죠?
     70   f=f+1


3 frames
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/indexes/range.py in get_loc(self, key)
    415                 raise KeyError(key) from err
    416         if isinstance(key, Hashable):
--> 417             raise KeyError(key)
    418         self._check_indexing_error(key)
    419         raise KeyError(key)

KeyError: (32, 5)

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