🦕 공룡이 되자!

Pandas Ex # 기존 아파트 df와 결합 # 결합, 세로결합(append),가로 결합(join,merge) # join : 인덱스 기준 가로 결합 # merge : 일반 칼럼 기준 가로 결합 #이름바꾸기 apt201.rename(columns = {'전용면적(㎡)':'전용면적','거래금액(만원)':'거래금액'},inplace=True) #해제사유발생일 칼럼에 값이 있으면 거래취소건임 #거래취소건수 출력 삭제 apt201['해제사유발생일'].notnull() # 값이 정상이면 true nan이면 False #거래취소행만 추출 cti=apt201.loc[apt201['해제사유발생일'].notnull()].index #행 삭제시 인덱스입력 apt201.drop(cti,inplace=True) apt201..

엑셀 파일을 읽고 쓰기 df=pd.read_excel('xlsx'[,sheet_name = number혹은 '시트이름',index_col=number혹은' 열 이름'] import pandas as pd df=pd.read_excel('') df pd.read_excel('',sheet_name=1) pd.read_excel('',sheet_name='2차시험') pd.read_excel('',sheet_name='2차시험',index_col=0 or '학생') #Excelwriter 객체생성 ew=pd.ExcelWriter('ex.xlsx',engine='xlsxwriter') # 데이터를 지정된 엑셀시트에 쓰기 df1.to_excel(ew[,index=True 혹은 False, sheet_name='..

def solution(N, number): answer = -1 dp = [] # N 갯수 파악 위한 리스트 for i in range (1,9) : result = set() # 연산 결과 값 n2 = int(str(N)* i) # N으로 만들 수 있는 숫자 result.add(n2) for j in range(0,i-1): # ex) 3 = 2연산1 또는 1연산2 또는 3 for op1 in dp[j]: for op2 in dp[-j-1] : result.add(op1 - op2) result.add(op1 + op2) result.add(op1 * op2) if op2 != 0: result.add(op1 // op2) if number in result: answer = i break dp.ap..

풀이 1 def solution(triangle): answer=0 result=[ [] for i in range(len(triangle))] result[0].append(triangle[0]) # 0 result[1].append(triangle[0][0]+triangle[1][0]) result[1].append(triangle[0][0]+triangle[1][1]) # 1 result[2].append(result[1][0]+triangle[2][0]) result[2].append(max(result[1][0]+triangle[2][1],result[1][1]+triangle[2][1])) result[2].append(result[1][1]+triangle[2][2]) # 2 # 위에 있는 ..

import sys # input() 만 실행하면 런타임 오류가 생긴다 input = sys.stdin.readline x=int(input()) data=[] result=[] for _ in range(x): data.append(int(input())) if x==1: print(data[0]) exit() # 프로세스 종료 elif x == 2: print(max(data[0]+data[1], data[1])) exit() result.append(data[0]) result.append(max(data[0]+data[1],data[1])) result.append(max(data[0]+data[2],data[1]+data[2])) for i in range(3,x): result.append(m..

Pandas exercise # 값 조건 메서드 tit[tit['Pclass'].isin([값,값])] # 반대 조건 tit[~tit['Pclass'].isin([1,2])] #pd.cut(Seriesdata,경계값리스트,labels=구간별별 이름리스트) pd.cut( tit['Age'], [0,15,25,45,60,100], labels=['소아','청년','장년','중년','노년'] ) tit['Embarked']=tit['Embarked'].fillna(emax) tit[tit['Age'].isna()] tit.sort_values(['Pclass','Age'],ascending=[False,True]) pd.set_option('display.max_rows',200)#제한 늘리기 s2021['d..