ㅋㄷㅋㄷ

다음과 같이 주소와 건물에 대한 정보들이 있는 데이터프레임이 있습니다. 이를 피봇테이블로 만들어보겠습니다. pd.pivot_table(데이터프레임명, index = , column = , values = )로 표현되며, 많이들 엑셀에서 사용해봤을 텐데요 index는 축(범주), column은 범례(계열), values는 값에 해당합니다! pd.pivot_table(test, index='주소' , columns = '사용승인연도', values='총연면적').reset_index() 다음과 같은 피벗테이블 결과물을 확인해보실 수 있습니다.

https://www.acmicpc.net/problem/1712 1712번: 손익분기점 월드전자는 노트북을 제조하고 판매하는 회사이다. 노트북 판매 대수에 상관없이 매년 임대료, 재산세, 보험료, 급여 등 A만원의 고정 비용이 들며, 한 대의 노트북을 생산하는 데에는 재료비와 www.acmicpc.net a,b,c = map(int, input().split()) if b >= c: print(-1) else: print(int(a / (c-b)+1))

https://www.acmicpc.net/problem/10809 10809번: 알파벳 찾기 각각의 알파벳에 대해서, a가 처음 등장하는 위치, b가 처음 등장하는 위치, ... z가 처음 등장하는 위치를 공백으로 구분해서 출력한다. 만약, 어떤 알파벳이 단어에 포함되어 있지 않다면 -1을 출 www.acmicpc.net Q. 알파벳 소문자로만 이루어진 단어 S가 주어진다. 각각의 알파벳에 대해서, 단어에 포함되어 있는 경우에는 처음 등장하는 위치를, 포함되어 있지 않은 경우에는 -1을 출력하는 프로그램을 작성하시오. # (1) 알파벳 하나씩 리스트에 넣기 text = input() a_ls = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l',..

https://www.acmicpc.net/problem/11720 11720번: 숫자의 합 첫째 줄에 숫자의 개수 N (1 ≤ N ≤ 100)이 주어진다. 둘째 줄에 숫자 N개가 공백없이 주어진다. www.acmicpc.net Q. N개의 숫자가 공백 없이 쓰여있다. 이 숫자를 모두 합해서 출력하는 프로그램을 작성하시오. a = int(input()) b = input() sub_a = 0 for i in range(a): sub_a += int(str(b)[i]) print(sub_a) for문을 이용하지 않고 더 간단한 방법..!! a = input() # 첫째줄 입력 print(sum(map(int,input()))) # 둘째줄 입력

https://www.acmicpc.net/problem/11654 11654번: 아스키 코드 알파벳 소문자, 대문자, 숫자 0-9중 하나가 주어졌을 때, 주어진 글자의 아스키 코드값을 출력하는 프로그램을 작성하시오. www.acmicpc.net Q. 알파벳 소문자, 대문자, 숫자 0-9중 하나가 주어졌을 때, 주어진 글자의 아스키 코드값을 출력하는 프로그램을 작성하시오. text = input() print(ord(text)) ord( )는 문자의 유니코드 값을 돌려주는 내장함수이며 반대로, chr( )는 유니코드 값을 입력받아 해당하는 문자를 출력하는 함수입니다. ord('가') # 44032 chr(97) # 'a'

float형태의 값이 크다보면 지수로 표현된다. (예: 7.224000e+09) print(a) # 7.224000e+09 pd.options.display.float_format = '{:.5f}'.format # 소수점 5자리까지 표현. 바꾸기 가능 print(a) # 7224000000.00000 지수 표현 옵션을 초기화하고 싶을 때 pd.reset_option('display.float_format') # 혹은 pd.set_option('display.float_format', '{:.2e}'.format)

df_concat = pd.concat([df1, df2]) ValueError: Plan shapes are not aligned 데이터프레임 df1, df2 둘 중에 컬럼명이 중복된 것이 있을 것입니다 df1.columns.duplicated() # 컬럼 중복 확인! columns => ['A', 'B', 'A', 'C'] 같은 경우입니다. 컬럼명 중복을 해결하신 후 다시 pd.concat( )을 하면 해결됩니다~

위 데이터처럼 일부 결측이 있을 경우 숫자형 타입을 바꿀 때 다음과 같이 에러가 납니다. df['실거래_거래금액(만원)'] = df['실거래_거래금액(만원)'].astype(int) ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'nan' 아래와 같이 해결할 수 있습니다! df['실거래_거래금액(만원)'] = df['실거래_거래금액(만원)'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

np.where(조건, True일 경우 값, False일 경우 값) 조건이 여러개일 경우 &또는 |로 표현할 수 있는데 TypeError를 만날 수 있다.. df['면적대'] = np.where(df['면적'] > 500 & df['면적'] 500) & (df['면적']

df_g = df.groupby('등록공장ID')['표제부PK'].count() #등록공장ID별 표제부PK의 개수 print(df_g) 등록공장ID가 index로 잡혀있고, 표제부PK 컬럼에 count 개수가 있습니다. 이때, reset_index( )를 해주면 index가 빠져나오게 되겠죠 df_g = df.groupby('등록공장ID')['표제부PK'].count().reset_index() print(df_g) count 값의 내용을 포함하는 표제부PK 컬럼 이름을 바꾸고싶다면 reset_index(name='컬럼명')을 해주면 됩니다. df_g = df.groupby('등록공장ID')['표제부PK'].count().reset_index(name='표제부PK개수') print(df_g)