1. 문제 https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/60057 코딩테스트 연습 - 문자열 압축 데이터 처리 전문가가 되고 싶은 "어피치"는 문자열을 압축하는 방법에 대해 공부를 하고 있습니다. 최근에 대량의 데이터 처리를 위한 간단한 비손실 압축 방법에 대해 공부를 하고 있는데, 문 programmers.co.kr 데이터 처리 전문가가 되고 싶은 어피치는 문자열을 압축하는 방법에 대해 공부를 하고 있습니다. 최근에 대량의 데이터 처리를 위한 간단한 비손실 압축 방법에 대해 공부를 하고 있는데, 문자열에서 같은 값이 연속해서 나타나는 것을 그 문자의 개수와 반복되는 값으로 표현하여 더 짧은 문자열로 줄여서 표현하는 알고리즘을 공부하고 있습니다. 간단한 예로..
1. 문제 https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/86051 코딩테스트 연습 - 없는 숫자 더하기 0부터 9까지의 숫자 중 일부가 들어있는 배열 numbers가 매개변수로 주어집니다. numbers에서 찾을 수 없는 0부터 9까지의 숫자를 모두 찾아 더한 수를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 제한 programmers.co.kr 0부터 9까지의 숫자 중 일부가 들어있는 배열 numbers가 매개변수로 주어집니다. numbers에서 찾을 수 없는 0부터 9까지의 숫자를 모두 찾아 더한 수를 return하도록 solution 함수를 완성하세요 2. 제한사항 numbers의 길이는 1이상 9이하 numbers의 모든 수는 0이상 9이..
1. drop df.drop((index_number))로 index_number에 해당하는 행 제거 인덱스 리스트를 넣어 지정하는 행 제거(fancy index) axis 연산도 가능 axis=1로 해서 city와 state에 해당하는 column을 제거함 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2. dataframe operation index를 기준으로 연산을 수행함 겹치는 index가 없는 경우에는 NaN을 집어넣음 dataframe은 column index도 고려함 fill_value= 으로 겹치는 부분이 없는 곳이..
1. delete column 1-1) del del df[‘debt’] 로 ‘debt’ 열을 삭제함 del은 열의 메모리 주소를 삭제함 1-2) df.drop() df.drop((열이름),axis=)으로도 삭제가 가능하다 그러나 얘는 원본을 변화시키진 않음 새로 할당시켜야함 2. column selection 1개 열을 선택할 때는 df[‘account’]로 문자열만 들어가지만 2개 이상의 열을 선택할때는 반드시 리스트가 들어가야한다 예를 들어 df[ [‘account’,’street’,’state’] ] 위 그림을 보면 1개 열을 선택하더라도 df['account']와 df[['account']] 차이가 있다 전자는 series로 가져오지만 후자는 dataframe으로 가져온다 ------------..
1. dataframe data table 전체를 나타내는 object Series의 모임 row index 뿐만 아니라 column index도 가진다 각 column은 서로 다른 데이터 타입이 될 수 있다 기본적으로 “column_name:(data)” 형태의 dict type을 pd.DataFrame(dict,columns=[column명])에 넣어 만든다 columns=에 특정 column만 지정할 수도 있고 새로운 column을 추가할수도 있다 raw_data에서 넣고 싶지 않은 column은 지정하지 않으면 데이터프레임에 안들어간다 물론 raw_data에 data가 없는 column명을 넣을 수도 있는데 그러면 데이터프레임에 NaN 들어감 데이터프레임에서 하나의 열만 선택하는 방법으로 df[(..
1. pandas 개요 구조화된 데이터 처리를 지원하는 파이썬계의 엑셀 numpy와 통합하여 통계분석, 인덱싱, 연산, 전처리 등 지원 import pandas as pd로 호출 2. 데이터 프레임 기본 용어 데이터의 전체 집합이 data table, sample 변수는 feature, column, attribute, field 각 행, 개별 데이터들은 instance, row, tuple 3. read_csv pd.read_csv(‘파일위치’,sep=,header=(첫줄을 데이터로 보면 False 변수로 보면 True) df.head(n=) n행만큼 데이터 출력, 기본값은 n=5 sep=’\s+’에서 \s는 single space로 빈칸을 뜻하고 +로 빈칸수가 무작위로 나올때를 뜻함. 데이터가 나눠진..
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