목록all (163)
오식랜드
출처 : 나도코딩 https://www.youtube.com/watch?v=PjhlUzp_cU0&t=10533 다음은 대한민국 영화 중에서 관객 수가 가장 많은 상위 8개의 데이터입니다. 주어진 코드를 이용하여 퀴즈를 풀어보시오. 주의 사항 코드는 영상 본문 또는 고정 댓글로 제공됩니다. 해결이 어려운 경우 구글링 또는 앞에서 공부한 내용을 참고하셔도 좋습니다. import pandas as pd data = { '영화' : ['명량', '극한직업', '신과함께-죄와 벌', '국제시장', '괴물', '도둑들', '7번방의 선물', '암살'], '개봉 연도' : [2014, 2019, 2017, 2014, 2006, 2012, 2013, 2015], '관객 수' : [1761, 1626, 1441, 142..
출처 : 나도코딩 https://www.youtube.com/watch?v=PjhlUzp_cU0&t=10533 동일한 값을 가진 것들끼리 합쳐서 통계 또는 평균 등의 값을 계산하기 위해 진행한다 import pandas as pd # excel 파일 열기 df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호') print(df) 그룹화 groupby : 그룹화 df.groupby('학교') get_group(’그룹명’) 그룹 선택 print(df.groupby('학교').get_group('북산고')) 이름 학교 키 국어 영어 수학 과학 사회 SW특기 지원번호 1번 채치수 북산고 197 90 85 100 95 85 Python 2번 정대만 북산고 184 40 35 50 ..
출처 : 나도코딩 https://www.youtube.com/watch?v=PjhlUzp_cU0&t=10533 import pandas as pd # excel 파일 열기 df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호') print(df) 데이터에 함수 적용 : apply 데이터 중 ‘키’ column을 수정하려고 한다 지금은 데이터다 정수형의 값이지만, 문자열로 변환하여 ‘cm’를 붙이려고 한다 그럴 때 함수를 만들어서 apply를 통해 적용시킬 수 있다 def add_cm(height): return str(height)+'cm' df['키'] = df['키'].apply(add_cm) print(df) 이번에는 SW특기를 앞글자만 대문자로 변경해보도록 하자 ..
출처 : 나도코딩 https://www.youtube.com/watch?v=PjhlUzp_cU0&t=10533 import pandas as pd # excel 파일 열기 df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호') print(df) 이름 학교 키 국어 영어 수학 과학 사회 SW특기 지원번호 1번 채치수 북산고 197 90 85 100 95 85 Python 2번 정대만 북산고 184 40 35 50 55 25 Java 3번 송태섭 북산고 168 80 75 70 80 75 Javascript 4번 서태웅 북산고 187 40 60 70 75 80 NaN 5번 강백호 북산고 188 15 20 10 35 10 NaN 6번 변덕규 능남고 202 80 100 95 8..
출처 : 나도코딩 https://www.youtube.com/watch?v=PjhlUzp_cU0&t=10533 import pandas as pd # excel 파일 열기 df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호') 오름차순 sort_values() 키 순서 오름차순으로 정렬해보자 print(df.sort_values('키')) 이름 학교 키 국어 영어 수학 과학 사회 SW특기 지원번호 3번 송태섭 북산고 168 80 75 70 80 75 Javascript 2번 정대만 북산고 184 40 35 50 55 25 Java 4번 서태웅 북산고 187 40 60 70 75 80 NaN 5번 강백호 북산고 188 15 20 10 35 10 NaN 7번 황태산 능남고..
출처 : 나도코딩 https://www.youtube.com/watch?v=PjhlUzp_cU0&t=10533 import pandas as pd # excel 파일 열기 df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호') 이름 학교 키 국어 영어 수학 과학 사회 SW특기 지원번호 1번 채치수 북산고 197 90 85 100 95 85 Python 2번 정대만 북산고 184 40 35 50 55 25 Java 3번 송태섭 북산고 168 80 75 70 80 75 Javascript 4번 서태웅 북산고 187 40 60 70 75 80 NaN 5번 강백호 북산고 188 15 20 10 35 10 NaN 6번 변덕규 능남고 202 80 100 95 85 80 C 7번 ..