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[프로그래머스] 대장균들의 자식의 수 구하기 - Tree https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/299305#qna 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육, 채용까지 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.kr 문제 설명대장균들은 일정 주기로 분화하며, 분화를 시작한 개체를 부모 개체, 분화가 되어 나온 개체를 자식 개체라고 합니다.다음은 실험실에서 배양한 대장균들의 정보를 담은 ECOLI_DATA 테이블입니다. ECOLI_DATA 테이블의 구조는 다음과 같으며, ID, PARENT_ID, SIZE_OF_COLONY, DIFFERENTIATION_DATE, GENOTYPE은 각각 대장균 개체의 ID, 부모 개체의 ID, 개체의 크기, 분화되..
[프로그래머스] 조건에 맞는 개발자 찾기 - bit 연산 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/276034 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육, 채용까지 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.kr 문제 설명SKILLCODES 테이블은 개발자들이 사용하는 프로그래밍 언어에 대한 정보를 담은 테이블입니다. SKILLCODES 테이블의 구조는 다음과 같으며, NAME, CATEGORY, CODE는 각각 스킬의 이름, 스킬의 범주, 스킬의 코드를 의미합니다. 스킬의 코드는 2진수로 표현했을 때 각 bit로 구분될 수 있도록 2의 제곱수로 구성되어 있습니다. DEVELOPERS 테이블은 개발자들의 프로그래밍 스킬 정보를 담은 테이블입니다. D..
[프로그래머스] 업그레이드 된 아이템 구하기 - Tree https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/273711 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육, 채용까지 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.kr 문제 설명어느 한 게임에서 사용되는 아이템들은 업그레이드가 가능합니다.'ITEM_A'->'ITEM_B'와 같이 업그레이드가 가능할 때 'ITEM_A'를 'ITEM_B' 의 PARENT 아이템,PARENT 아이템이 없는 아이템을 ROOT 아이템이라고 합니다. 예를 들어 'ITEM_A'->'ITEM_B'->'ITEM_C'와 같이 업그레이드가 가능한 아이템이 있다면'ITEM_C'의 PARENT 아이템은 'ITEM_B''ITEM_B'의 PARENT ..
[Kaggle] 데이터가 다운로드 되지 않고 새 링크만 열리는 경우 Kaggle 저장소에서 제공하는 파일의 직접 다운로드 링크를 눌러도 다운되지 않고브라우저에서 아래 링크와 같이 직접 열리는 경우가 있습니다. (특히 .csv파일이 브라우저에서 직접 열리는 경우가 많습니다.)https://storage.googleapis.com/kagglesdsdata/datasets/... 해당 링크는 Kaggle에서 생성된 임시 다운로드 URL입니다.링크가 다운로드되지 않는 주요 이유:일정 시간이 지나면 만료됩니다 (일반적으로 3~7일)브라우저에서 직접 클릭 시 새 창에서 열릴 수 있습니다.Kaggle 세션과 연동된 링크일 가능성 있습니다. 파일 저장 위치 변경하기 (필요시)파일을 특정 위치에 다운로드하고 싶다면, 명령어에서 경로를 지정할 수 있습니다.cd ~/Downloads 명령어..
[빅데이터 분석기사] 작업형 1유형(T22~24) - 시계열데이터, 중복제거 #22. 주어진 데이터(basic2.csv)에서 주 단위 Sales의 합계를 구하고, 가장 큰 값을 가진 주와 작은 값을 가진 주의 차이를 구하시오# 라이브러리 및 데이터 불러오기import pandas as pddf = pd.read_csv("../input/bigdatacertificationkr/basic2.csv", parse_dates=['Date'], index_col=0) # 아래 코드를 한줄로 표현함# df = pd.read_csv("../input/bigdatacertificationkr/basic2.csv")# df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])# df = df.set_index('Date') ..
[빅데이터 분석기사] 작업형 1유형(T19~21) - 시계열데이터, 병합, 비닝 #19. 주어진 데이터에서 2022년 월별 Sales 합계 중 가장 큰 금액과 2023년 월별 Sales 합계 중 가장 큰 금액의 차이를 절대값으로 구하시오. (단, Events컬럼이 '1'인경우 80%의 Salse값만 반영하고, 최종값은 소수점 반올림 후 정수 출력하시오.)# 라이브러리 불러오기import pandas as pd# 데이터 불러오기 (datetime 형식 지정)df = pd.read_csv("../input/bigdatacertificationkr/basic2.csv", parse_dates=['Date'])df.head()# 날짜 컬럼 생성df['year'] = df['Date'].dt.yeardf['month'] = df['Date'].dt.month # ..
[빅데이터 분석기사] 작업형 1유형(T15~18) - 분산, 시계열데이터 #15. 주어진 데이터셋에서 age컬럼 상위 20개의 데이터를 구한 다음, f1의 결측치를 중앙값으로 채우고 f4가 ISFJ와 f5가 20 이상인 f1의 평균값을 출력하시오.import pandas as pd# 데이터 불러오기df = pd.read_csv("../input/bigdatacertificationkr/basic1.csv")# 나이 순(내림차순)으로 정렬df = df.sort_values('age', ascending=False).reset_index(drop=True)print(df)# 상위 20개 슬라이싱df = df[:20]print(df)# 결측치 채우기 (중앙값)df['f1'] = df['f1'].fillna(df['f1'].median())# 조건 ISFJ, f5가 20이상cond ..
[빅데이터 분석기사] 작업형 1유형(T12~14) - 정렬, 상관계수, 다중인덱스 #12. 주어진 데이터에서 상위 10개 국가의 접종률 평균과 하위 10개 국가의 접종률 평균을 구하고, 그 차이를 구하시오. (단, 100%가 넘는 접종률 제거, 소수 첫째자리까지 출력) *접종률: ratio 컬럼# 라이브러리 및 데이터 불러오기import pandas as pddf = pd.read_csv("../input/covid-vaccination-vs-death/covid-vaccination-vs-death_ratio.csv")print(df.head())# 국가별 접종률 및 내림차순 정렬df2 = df.groupby('country').max() #시간에 따라 접종률이 점점 올라감df2 = df2.sort_values(by='ratio', ascending = False)# 100%가 넘는..

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