* 겪고 있는 문제 상황을 최대한 자세하게 작성해주세요.
* 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보았는지 구체적으로 함께 알려주세요.
5주차 - 7강 4)데이터 분석하기 step3) 코드 오류 발생
오류 해석해서 적당히 풀어 보려는데 내공이 부족하네요
작성한 코드 및 에러 메세지
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')
import pandas as pd
sparta_data=pd.read_table('/content/cohort_data.csv',sep=',')
sparta_data=sparta_data.dropna()
print(type(sparta_data['created_at'][1]))
sparta_data.info()
format='%Y. %m. %d'
sparta_data['created_at_week'] = pd.to_datetime(sparta_data['created_at'], format=format, errors='coerce')
sparta_data.tail(5)
sparta_data.info()
sparta_data['start_week']= sparta_data['created_at_week'].dt.isocalendar().week
sparta_data.tail()
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
labels=[0,1,2,3,4,5]
cuts = pd.cut(progress_rate,bins, right=True,include_lowest=True, labels=labels)
cuts
#결과물을 테이블로 변경하기
cuts = pd.DataFrame(cuts)
cuts.tail()
#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()
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(6)
#######오류 시작
#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.head()
오류
<ipython-input-36-5e01daa7b63d>:52: 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'])
