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계층적 군집화: sklearn.cluster.AgglomerativeClustering 사용하기 계층적 군집화: sklearn.cluster.AgglomerativeClustering 사용하기계층적 군집화는 데이터를 다양한 수준의 군집으로 나누는 강력한 기법입니다. 특히, sklearn의 AgglomerativeClustering 클래스는 데이터를 여러 단계의 군집으로 결합하여 단순하고 효과적인 군집화를 제공합니다. 이번 포스트에서는 AgglomerativeClustering의 사용법 및 실제 예제를 통해 이해해보겠습니다.AgglomerativeClustering 클래스 소개AgglomerativeClustering은 계층적 군집화를 수행하여 데이터 포인트를 군집으로 결합하는 분할이 가능한 방법을 제공합니다. 이 방식은 개별 데이터 포인트를 시작으로 하여, 가까운 포인트부터 차례로 그룹화하는 방식으.. 2025. 8. 6.
Pandas ValueError: Too many values to unpack 오류 해결하기 소개'ValueError: Too many values to unpack' 오류는 Pandas에서 데이터를 처리할 때 자주 발생하는 문제 중 하나입니다. 이 에러는 일반적으로 데이터를 여러 변수로 나누려고 할 때, 나누는 변수보다 데이터 개수가 더 많을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 일반적인 원인과 효과적인 해결 방법을 다루어 보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Too many values to unpack' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data)#.. 2025. 8. 2.
Pandas ValueError: Series data must be a 1-dimensional array 오류 해결하기 소개Pandas를 사용하다 보면 'ValueError: Series data must be a 1-dimensional array'라는 오류를 만날 수 있습니다. 이 오류는 일반적으로 pandas Series 객체를 생성할 때 데이터가 잘못된 형태일 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Series data must be a 1-dimensional array' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 2차원 리스트를 사용하여 Series 생성 시도data = [[1, 2], [3, 4]]series = pd.Series(data)print(seri.. 2025. 8. 2.
Pandas ValueError: No axis named 0 for object type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 오류 해결하기 소개Pandas를 사용할 때 'ValueError: No axis named 0 for object type ' 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 이 오류는 데이터프레임에서 특정 축을 지정할 때 사용했던 축이 유효하지 않을 때 발생합니다. 본 블로그 포스트에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 상세히 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: No axis named 0 for object type ' 에러가 발생할 예시 코드를 확인해봅시다.import pandas as pd# 빈 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame()# 축을 지정하여 데이터를 삭제하려 할 때 오류 발생df.drop(index=0)에러 해결 방법1. 적절한 인수 사용하기이 에러는 데이터프레임이 비어 있기 .. 2025. 8. 1.
Pandas ValueError: Insufficient data to unpack 오류 해결하기 소개파이썬의 Pandas 라이브러리를 사용할 때 'ValueError: Insufficient data to unpack' 오류를 마주치는 경우가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 주로 배열이나 튜플의 값을 언팩하려 할 때, 제공된 값이 부족할 경우 생기는 문제입니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Insufficient data to unpack' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해보겠습니다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성data = {'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}df = pd.DataFrame(data)# 데이터프레임의 행을 언팩하려고 시도for x, y in df.. 2025. 8. 1.
Pandas ValueError: Index contains duplicates. 오류 해결하기 소개Pandas를 사용할 때, 'ValueError: Index contains duplicates' 오류는 데이터프레임의 인덱스에 중복된 값이 존재할 때 발생하는 일반적인 문제입니다. 인덱스는 고유해야 하므로, 이 오류를 해결하기 위해서는 중복된 인덱스를 제거하거나 수정해야 합니다. 이 글에서는 이 오류의 원인과 다양한 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Index contains duplicates' 오류가 발생할 가능성이 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성 (중복된 인덱스 포함)data = {'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}df = pd.DataFrame(data)df.index =.. 2025. 8. 1.
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