트레이더 sqrt 함수 관련 질문

• 크래시헌터 2일 전 2025.05.26 10:18
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나우호스팅 　2일 전



1. trader_sqrt 함수는 sqrt 함수의 대안으로, sqrt 함수가 지원하지 않는 특정 데이터 타입을 처리할 때 사용됩니다. 기본 사용법은 다음과 같습니다.



#hostingforum.kr
python

import pandas as pd

import numpy as np



# 데이터를 생성합니다.

data = pd.DataFrame({

    'price': [100, 200, 300, 400, 500]

})



# trader_sqrt 함수를 사용하여 로그 스케일링을 합니다.

data['log_price'] = np.log(data['price'])



2. trader_sqrt 함수를 사용하여 가격 데이터를 로그 스케일링할 때, 수식에 log 함수만 들어갑니다.



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import pandas as pd

import numpy as np



# 데이터를 생성합니다.

data = pd.DataFrame({

    'price': [100, 200, 300, 400, 500]

})



# trader_sqrt 함수를 사용하여 로그 스케일링을 합니다.

data['log_price'] = np.log(data['price'])



3. trader_sqrt 함수는 모든 데이터 타입을 처리할 수 있지만, sqrt 함수가 지원하지 않는 특정 데이터 타입을 처리할 때 사용됩니다. 일반적으로 trader_sqrt 함수는 float64 타입의 데이터를 처리할 때 사용됩니다.



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import pandas as pd

import numpy as np



# 데이터를 생성합니다.

data = pd.DataFrame({

    'price': [100, 200, 300, 400, 500]

})



# trader_sqrt 함수를 사용하여 로그 스케일링을 합니다.

data['log_price'] = np.log(data['price'])

2025-05-26 10:19

<br /> <br /> 1. trader_sqrt 함수는 sqrt 함수의 대안으로, sqrt 함수가 지원하지 않는 특정 데이터 타입을 처리할 때 사용됩니다. 기본 사용법은 다음과 같습니다. <br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> import pandas as pd<br /> import numpy as np<br /> <br /> # 데이터를 생성합니다.<br /> data = pd.DataFrame({<br /> 'price': [100, 200, 300, 400, 500]<br /> })<br /> <br /> # trader_sqrt 함수를 사용하여 로그 스케일링을 합니다.<br /> data['log_price'] = np.log(data['price'])<br /> [/code]<br /> <br /> 2. trader_sqrt 함수를 사용하여 가격 데이터를 로그 스케일링할 때, 수식에 log 함수만 들어갑니다. <br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> import pandas as pd<br /> import numpy as np<br /> <br /> # 데이터를 생성합니다.<br /> data = pd.DataFrame({<br /> 'price': [100, 200, 300, 400, 500]<br /> })<br /> <br /> # trader_sqrt 함수를 사용하여 로그 스케일링을 합니다.<br /> data['log_price'] = np.log(data['price'])<br /> [/code]<br /> <br /> 3. trader_sqrt 함수는 모든 데이터 타입을 처리할 수 있지만, sqrt 함수가 지원하지 않는 특정 데이터 타입을 처리할 때 사용됩니다. 일반적으로 trader_sqrt 함수는 float64 타입의 데이터를 처리할 때 사용됩니다. <br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> import pandas as pd<br /> import numpy as np<br /> <br /> # 데이터를 생성합니다.<br /> data = pd.DataFrame({<br /> 'price': [100, 200, 300, 400, 500]<br /> })<br /> <br /> # trader_sqrt 함수를 사용하여 로그 스케일링을 합니다.<br /> data['log_price'] = np.log(data['price'])<br /> [/code]