코린의 도이의 코딩 공부

문제: 주어진 데이터에서 결측치가 80%이상 되는 컬럼은(변수는) 삭제하고, 80% 미만인 결측치가 있는 컬럼은 'city'별 중앙값으로 값을 대체하고 'f1'컬럼의 평균값을 출력하세요! 1. 먼저 데이터 살펴보기(결측값 확인하기) df = pd.read_csv('Desktop/basic1.csv') # 데이터 보기 df.head(5) # 각 열이 결측값을 얼마나 갖고 있는지 확인하기 df.isnull().sum() 2. 데이터에서 결측치가 80%이상 되는 컬럼(변수) 찾기 # df가 어떻게 이루어져 있는지 보기(몇개의 변수들의 값으로 이루어져 있는지) df.shape # df 행 수의 값으로 나눠 결측값 비율 찾기 df.isnull().sum()/df.shape[0] 3. 결측치가 80%이상 되는 컬럼..

step1. 필요한 라이브러리 불러오기 & 이메일 발송을 위한 로그인 아이디와 비밀번호 입력 input 만들기 import smtplib, email, os import openpyxl, sys from io import StringIO import time import random from email.header import Header from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.text import MIMEText from email.mime.image import MIMEImage from email.mime.base import MIMEBase from email import encoders gid = input('G-Mail ..

산포도 그래프 그리기 step 1. 데이터 생성과 그래프를 그리기 위한 라이브러리 불러오기, ggplot형태 그래프 이용 import maplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.style.use('ggplot') step2. 샘플 데이터 생성 np.random.seed(2) x = np.arange(1, 201) #총 200개 데이터 생성 y = 2 * x * np.random.rand(200) step3. 산포도 그래프 그리기 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.scatter(x,y) plt.show() ⇨그래프 결과 bokeh chart 활용하기 1. 다중 선 그래프 그리기 step1. bokeh 라이브러리 불..

우선순위 큐(Priority Queue) 우선순위가 가장 높은 데이터를 가장 먼저 삭제하는 자료구조이다. 예를 들어 여러 개의 물건 데이터를 자료구조에 넣었다가 가치가 높은 물건 데이터부터 꺼내서 확인해야하는 경우에 우선순위 큐를 이용할 수 있다. Python, C++, Java를 포함한 대부분의 프로그래밍 언어에서 표준 라이브러리 형태로 지원한다. 자료구조 추출되는 데이터 스택(Stack) 가장 나중에 삽입된 데이터 큐(Queue) 가장 먼저 삽입된 데이터 우선순위 큐(Priority Queue) 가장 우선순위가 높은 데이터 힙(Heap) 우선순위 큐(Priority Queue)를 구현하기 위해 사용하는 자료구조 중 하나이다. 최소 힙(Min Heap)과 최대 힙(Max Heap)이 있다. 다익스트라 ..

최단 경로 문제 최단 경로 알고리즘은 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘을 의미한다. 다양한 문제 상황 한 지점에서 다른 한 지점까지의 최단 경로 한 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단 경로 모든 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단 경로 각 지점은 그래프에서 노드로 표현 지점 간 연결된 도로는 그래프에서 간선으로 표현 다익스트라 최단 경로 알고리즘 개요 특정한 노트에서 출발하여 다른 모든 노드로 가는 최단 경로를 계산한다. 다익스트라 최단 경로 알고리즘은 음의 간선이 없을 때 정상적으로 동작한다. 현실 세계의 도로(간선)은 음의 간선으로 표현되지 않는다. 다익스트라 최단 경로 알고리즘은 그리디 알고리즘으로 분류된다. 매 상황에서 가장 비용이 적은 노드를 선택에 임의의 과정을 반복한다. 다익스트라 알고리즘의 ..

서브패키지란? 패키지 안에는 모듈도 있을 수 있고 다른 패키지들이 있을 수도 있음, 패키지 안에 또 다른 패키지가 있을 때 안에 있는 패키지를 서브패키지라고 함 예를 들어 mymath라는 패키지를 만들고 그 안에 shapes 패키지랑 stats라는 패키지를 넣어주었음, mymath 패키지의 구조는 아래와 같음 mymath/ shapes/ __init__.py area.py volume.py stats/ __init__.py average.py spread.py mymath/shapes/area.py PI = 3.14 # 원의 면적을 구해 주는 함수 def circle(radius): return PI * radius * radius # 정사각형의 면적을 구해 주는 함수 def square(length):..

shapes 패키지 구조 shapes __init__.py area.py volume.py shapes/area.py PI = 3.14 # 원의 면적을 구해 주는 함수 def circle(radius): return PI * radius * radius # 정사각형의 면적을 구해 주는 함수 def square(length): return length * length shapes/volume.py PI = 3.14 # 구의 부피를 구해 주는 함수 def sphere(radius): return (4/3) * PI * radius * radius * radius # 정육면체의 부피를 구해 주는 함수 def cube(length): return length * length * length import * 모듈..

shapes 패키지 구조 shapes/ __init__.py area.py volume.py shapes/area.py PI = 3.14 #원의 면적을 구해 주는 함수 def circle(radius): return PI * radius * radius # 정사각형의 면적을 구해 주는 함수 def square(length): return length * length shapes/volume.py PI = 3.14 # 구의 부피를 구해 주는 함수 def sphere(radius): return (4/3) * PI * radius * radius * radius # 정육면체의 부피를 구해 주는 함수 def cube(length): return length * length * length __init__ 파일..

패키지란? 모듈들을 모아 놓은 디렉토리를 뜻함 예를 들어 평면도형의 면적을 구해 주는 area 모듈과 입체도형의 부피를 구해주는 volume 모듈을 모아서 shapes라는 패키지를 만들었다고 하자. shapes 패키지의 구조는 아래와 같다. shapes/ __init__.py area.py volume.py shapes/area.py PI = 3.14 #원의 면적을 구해 주는 함수 def circle(radius): return PI * radius * radius #정사각형의 면적을 구해 주는 함수 def square(length): return length * length shapes/volume.py PI = 3.14 #구의 부피를 구해 주는 함수 def sphere(radius): return (..

파이썬에서는 모든 파일을 실행할 수 있음, 파일을 실행하면 파일에 있는 모든 코드가 처음부터 끝까지 실행됨, 하지만 ava나 C, C++같은 언어들은 그렇지 않음 java나 C, C++같은 언어들에서는 어떤 파일을 실행하기보다는 파일 안에 있는 'main()'이라는 함수를 실행함, main 함수는 말 그대로 '주요'함수로서 프로그램을 작동시키는 코드를 담고 있음 예를 들어 java의 'Hello World!' 프로그램은 아래와 같이 생겼음 HelloWorld.java class HelloWorld { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } } 프로그램이 더 복잡해지면 main함수 안에서 다른 함수들을 호..