오랑우탄의 반란

오늘도 오랑이는 문제를 풉니다.  과일 장수 풀이 과정score 를 순서대로 나열개수 m 씩 쪼개고 그 중 최솟값에 대해 더해서 m 을 곱한 값을 리턴위의 순서대로 진행하는 코드를 생각했습니다.  차례대로 코드를 짜봅시다. def solution(k, m, score): score.sort(reverse=True) return score #순서 확인 설명을 위한 편의 상 answer 를 리스트로 지정해서 리스트에 반복문의 결과물이 적재되는 과정이 보이도록 수정했습니다. def solution(k, m, score): answer = [] score.sort(reverse=True) for i in range(len(score)//m): answer.append(mi..

오늘도 오랑이는 문제를 풉니다.  2016년 풀이 과정필수는 아니지만 없으면 허전하기 때문에 2016년 달력을 한 번 봅시다.이 문제에서 주목해야 할 부분은 아래 두 가지입니다:날짜 % 7 = 1 은 금요일각 월의 날짜들은 이어지기 때문에 이전 월의 일수에 날짜를 더한 값 = 날짜즉, 요일과 월별 일수를 나열한 리스트 2개를 작성해주고 여기서 값을 추출해서 계산해주는 방식으로 풉니다.아까 나머지가 1일 때 금요일이기 때문에 리스트 인덱스와 맞춰서 작성해줍니다.또한 이전 달의 날짜에 b 를 더해야 하기 때문에 month 리스트는 0부터 시작하도록 해줍니다. def solution(a, b): weekday = ['THU','FRI','SAT','SUN','MON','TUE','WED'] mont..

오늘 오랑이는 matplotlib을 활용한 데이터 시각화에 대해 배울 예정입니다.   그동안 데이터 전처리를 위해 사용하는 pandas의 개념을 익혔는데요, 이제 matplotlib으로 시각화를 해볼 예정입니다.  실제로 시각화에 들어가기 전에 간단하게 그래프 종류를 짚고 넘어갑시다.    Matplotlib이란? →  파이썬의 시각화를 위한 라이브러리 중 하나로, 다양한 종류의 그래프를 생성하기 위한 도구를 제공합니다.주로 2D 그래픽을 생성하기 위해 사용되며, 여러 그래프 형식을 지원하고 원하는 형태로 스타일링 할 수 있습니다.  matplotlib.pyplot 선형 그래프plot() 2차원 데이터를 시각화하기 위해 사용합니다.  xlabel(), ylabel(), title()x축, y축, 제목 s..

오늘 오랑이는 matplotlib을 활용한 데이터 시각화에 대해 배울 예정입니다.   그동안 데이터 전처리를 위해 사용하는 pandas의 개념을 익혔는데요, matplotlib으로 시각화를 해보기 전에 데이터 시각화에 대해 간단하게 짚고 넘어가겠습니다.   데이터 시각화WHAT 데이터 시각화란?  → 데이터 시각화란 말 그대로 정리된 데이터를 더 효과적으로 보기 위해 정보와 시각적인 요소를 패밍한 것입니다. 그래프, 지도, 시뮬레이션 등 그래픽 요소로 변환된 정보 모두 데이터 시각화의 예시입니다.   WHY 데이터 시각화가 왜 필요하나요? → 복잡한 다량의 정보를 가장 직관적이고 효과적으로 전달하기 위한 수단이기 때문입니다. 텍스트에 비해 그래픽에 대한 정보 처리 속도가 가장 빠르며, 다량의 정보를 담으..

오늘 오랑이는 pandas를 활용한 데이터 전처리에 대해 배울 예정입니다.  지난 포스트에 이어 데이터 병합, 집계, 병렬을 알아보며 Pandas 기초 개념 설명을 마치겠습니다.   6 데이터 병합데이터 병합에는 concat, merge 두 가지 방법이 있습니다. 각각 SQL의 union, join 과 비슷한 쓰임새입니다.아래 데이터에 대해서 작업하겠습니다. concatconcat로 여러 테이블을 병합할 경우, 기본이 밑으로 이어붙여지는 형식입니다. (axis=0)이때 주의할 부분은 인덱스가 기존 테이블들의 인덱스 그대로 이어지지 않는 형태로 들어가기 때문에, 마지막에 .reset_index(drop=True) 를 꼭 붙여줘야 한다는 점입니다. drop=True 를 생략하면 합쳐진 개별 인덱스 칼럼이 남..

오늘 오랑이는 pandas를 활용한 데이터 전처리에 대해 배울 예정입니다.  지난 포스트에 이어 데이터 확인 및 선택과 불리언 인덱싱을 알아보겠습니다.   4 데이터 확인 및 선택데이터 확인.head(n) / .tail(n)dataframe 을 위에서부터, 밑에서부터 출력해주는 함수로, 데이터셋을 불러올 때 제대로 들어있는지 간단하게 확인하는 용도입니다.  .info()각 칼럼에 대한 null 여부과 그 개수, 타입을 알려주는 함수입니다.  .describe()숫자 데이터에 대한 간단한 통계를 반환하는 함수입니다.   .dtype 특정 칼럼의 타입을 조회할 수 있습니다.  .dtypes모든 칼럼에 대한 타입을 조회할 수 있습니다.  .astype()특정 칼럼의 타입을 바꿀 때 사용합니다.  아래 데이터로..

오늘 오랑이는 pandas를 활용한 데이터 전처리에 대해 배울 예정입니다.  지난 포스트에 이어 Pandas 의 기초 개념 몇 가지를 알아보겠습니다.   Seaborn 라이브러리의 내장데이터셋을 통해 학습하도록 하겠습니다. iris 데이터셋: 붓꽃의 꽃잎과 꽃받침의 길이와 너비를 포함한 데이터셋입니다.tips 데이터셋: 음식점에서의 팁과 관련된 정보를 담고 있는 데이터셋입니다.titanic 데이터셋: 타이타닉 호 승객들의 정보를 포함한 데이터셋입니다.flights 데이터셋: 연도별 항공편 정보를 담고 있는 데이터셋입니다.planets 데이터셋: 외계 행성 발견에 대한 정보를 담고 있는 데이터셋입니다. 1 데이터셋 불러오기 및 저장하기불러오기seaborn 라이브러리를 import 해 tips 데이터셋을 불..

오늘 오랑이는 pandas를 활용한 데이터 전처리에 대해 배울 예정입니다.    데이터 전처리WHAT 데이터 전처리란?  → 원하는 데이터를 보기 위한 모든 활동 = raw 데이터 정리 작업 하나의 요리를 만들기 위한 재료 손질 작업이라고 비유할 수 있습니다.    WHY 데이터 전처리를 왜 해야 하나요? → 가공되지 않은 데이터에서 원하는 정보를 편하게 얻기 위해세상의 모든 데이터가 깔쌈하게 정리되어 있다면 정말 행복하겠지요? 하지만 실제 데이터가 저장된 형태는 재각각이기 때문에 거기서 원하는 정보를 얻어내려면 우선 정리가 필요합니다.   HOW 데이터 전처리는 어떻게 하나요?  → 데이터 전처리를 할 때 방향성을 갖고 해야 합니다. 무슨 목적을 위해 어떤 정보를 확인하고자 하는지, 그 결과를 토대로..