- Today
1. SQL 코드카타 1문제(94번)
2. 알고리즘 코드카타 1문제 (38번)
3. 전처리&시각화 라이브세션 수강
4. 전처리&시각화 챌린지 풀이
- Today I Learned
Python
직사각형 별찍기
https://lyj-01.tistory.com/147
n, m = map(int, input().strip().split(' '))
for i in range(m):
print('*'*n)
strip()
split()
map()
함수를 다시 한번 살펴보았던 문제이다.
strip() 좌우의 공백 제거
split() 문자열 나누기
map() 여러 개의 데이터를 받아 각각의 요소에 함수를 적용한 결과를 반환
데이터 전처리& 시각화 개인과제
https://lyj-01.tistory.com/146
iris.groupby("Species")[["Sepal Length","Sepal Width"]].agg(["sum", "mean", "std"])
iris.groupby("Species")[["Sepal Length","Sepal Width"]].agg(["sum", "mean", "std"]).reset_index()
* 다른 방법
iris.groupby('Species',as_index=False).agg({'Sepal Length':['sum','mean','std'],'Sepal Width':['sum','mean','std']})
as_index=False
groupby 연산의 결과를 인덱스가 아닌 정규 열로 반환
딕셔너리 형태로 반환했기 때문에 as_index=False 를 사용할 수 있었던 것!
iris_with_nan4 = iris_with_nan.dropna()
# defalut 가 how="any" 로 nan 값이 하나라도 있으면 삭제
iris_with_nan4.info()
iris_with_nan5 = iris_with_nan.dropna(how="all") # 모든값이 nan 인 레이블만 삭제
iris_with_nan5.info()
iris.loc[iris["Sepal Length"]>= 5.0,"Sepal Size"] = "Large"
# loc 슬라이싱
iris.loc[iris["Sepal Length"]< 5.0, "Sepal Size"] = "Small"
# 행 과 열을 불러오는데, 컬럼이 없다면 새로 생성됨/ 없는 인덱스는 불러오지 못함
iris
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2. 알고리즘 코드카타 1문제 (39번)
3. 프로젝트 시작
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