Data Analyst KIM

이 문제를 처음 접근했을 때는 리스트의 형태로 만들어서 비교를 하려고 했지만 생각처럼 잘되지 않았다. 굳이 리스트로 만들지 않고도 풀수 있는 방법을 찾았다. 그 코드는 다음과 같다 def solution(cards1, cards2, goal): answer = 'Yes' card1_idx, card2_idx = 0, 0 for word in goal: if len(cards1) > card1_idx and word == cards1[card1_idx]: card1_idx += 1 elif len(cards2) > card2_idx and word == cards2[card2_idx]: card2_idx += 1 else: answer = "No" return answer

프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 문제를 이해하는데 오래걸렸다. keymap과 targets이 주어지는데 keymap을 활용하여 target의 값이 최소로 눌리는 횟수를 구해야한다. 다음과 같은 코드를 작성할 수 있다. 일단 모두 비교를 해서 리스트에 넣어주고 최솟값을 뽑아서 더해주는 방식으로 코딩을 했다. def solution(keymap, targets): answer = [0] * len(targets) for t in range(len(targets)): for i in range(len(targets[t])): save = [] #..

(위 파일을 활용하여 전처리를 진행해봐라) 데이터 분석을 하기 위해서는 데이터의 특성을 알고 있어야 한다. 먼저 탐색적 자료분석(EDA)를 통해서 특성을 파악하자. 함수 내용 df.info() 데이터 구성과 특성 확인 df.head() df.tail() 데이터 행 추출 df.shape 행,열 수 확인 df.describe() 수학적 통계값(count,mean,std,min,max,...) 주요 전처리 과정 데이터의 특성은 EDA과정을 한 후 전처리를 진행해야한다. 필요없는 컬럼 삭제 결측치 처리 이상치 처리 범주형 변수일 경우 => 인코딩 수치형 변수일 경우 => 스케일링 주로 위와 같은 과정은 필수적이다. 필요없는 컬럼의 경우에는 drop또는 pop으로 처리를 해준다. 종속변수와 관계가 없는 변수인 경..

DataFrame이란? - 2차원테이블 데이터 구조를 가진 자료형 - Machine Learning에서 data 변형을 위해 가장 많이 사용 기본적으로 데이터를 다루기 위해서는 pandas라이브러리를 활용하여 사용을 한다. 그 중에서도 데이터 프레임을 가장 많이 다룬다. 내가 원하는 모델링을 하기 위해서는 원하는 형태로 가공을 해야한다. 그 과정에서 컬럼 생성,제거,원하는 컬럼 추출,그룹화,인덱싱 등등을 사용하게 된다. 위 폴더를 활용해서 데이터를 다루기 위한 기초를 다질 수 있다.

https://ultra-drum-f66.notion.site/4-d3dbd2cd0ba245c5ada789f02d10463b?pvs=4 4. 데이터 시각화 1. Matplotlib 라이브러리 ultra-drum-f66.notion.site

활동 : Coding Club 일시 : 2023.06.30 내용 : 프로그래머스Lv.1 문제 풀이 문제 : 대충 만든 자판, 추억 점수 다음주 과제 : 카드 뭉치 + 못푼 문제 1. 추억 점수 def solution(name, yearning, photo): answer = [] for i in photo : # photo의 조건문 sum = 0 # yearning를 저장할 변수 for v in range(len(i)): # photo의 인덱스 안에 인덱스 if i[v] in name : # photo의 인덱스 안에 인덱스가 name에 포함되어 있을 경우 name_index = name.index(i[v]) # 그 값의 name의 index값을 저장 sum += yearning[name_index] # ..