ㅋㄷㅋㄷ

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)

list형 append vs extend 1) list - append( ) x = [1, 2, 3] y = [4, 5] x.append(y) print(x) # [1, 2, 3, [4, 5]] 2) list - extend( ) x = [1, 2, 3] y = [4, 5] x.extend(y) print(x) # [1, 2, 3, 4, 5]

pd.set_option('display.max_columns', 500) # 열(컬럼) 모두 보기 pd.set_option('display.max_rows', 500) # 행 모두 보기 데이터프레임을 print하여 콘솔에서 확인할 때, 행과 열이 일부만 보일 수 있습니다. pd.get_option('display.max_columns') # 0 컬럼이 많아서 중간 컬럼들은 생략됩니다 pd.set_option('display.max_columns', 500) 모든 컬럼을 확인할 수 있습니다. # option 초기화 pd.reset_option('display.max_columns')

result['buff'] = result.apply(lambda x : x['bound'].buffer(x['length'], join_style=2)) # KeyError ('EMD_CD', 'occurred at index count') result['buff'] = result.apply(lambda x : x['bound'].buffer(x['length'], join_style=2), axis=1) # default axis=0

list(set(x).symmetric_difference(set(f))) # x,f는 리스트

https://www.acmicpc.net/problem/15596 15596번: 정수 N개의 합 C++17, Java 8, Python 3, C11, PyPy3, C99, C++98, C++11, C++14, Python 2, PyPy2, Go, C99 (Clang), C++98 (Clang), C++11 (Clang), C++14 (Clang), C11 (Clang), C++17 (Clang) www.acmicpc.net def solve(a): ans = 0 for num in a: ans += num return ans

작업환경 : python(3.6) 작업형1 체험 문제 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler df = pd.read_csv("/data/mtcars.csv") min_max_scaler = MinMaxScaler() df_new = min_max_scaler.fit_transform(df[['qsec']]) print((df_new > 0.5).sum()) # 9 ※ 내용에 이상이 있다면 댓글로 알려주세요 :)

www.acmicpc.net/problem/4344 4344번: 평균은 넘겠지 대학생 새내기들의 90%는 자신이 반에서 평균은 넘는다고 생각한다. 당신은 그들에게 슬픈 진실을 알려줘야 한다. www.acmicpc.net Q.4344 첫째 줄에는 테스트 케이스의 개수 C가 주어진다. 둘째 줄부터 각 테스트 케이스마다 학생의 수 N(1 ≤ N ≤ 1000, N은 정수)이 첫 수로 주어지고, 이어서 N명의 점수가 주어진다. 점수는 0보다 크거나 같고, 100보다 작거나 같은 정수이다. n = int(input()) for i in range(n): N = list(map(int, input().split())) sum_ = 0 cnt=0 for k in N[1:]: sum_ =+ sum_ + k avg = s..