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정리내용은 [이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬] 책을 기반으로 작성하였습니다. 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬 - 교보문고 취업과 이직을 결정하는 알고리즘 인터뷰 완벽 가이드 | 이런 독자에게 권합니다.■ IT 직군의 취업 준비생 / 예비 개발자■ 이직을 준비하는 개발자■ 알고리즘 대회를 준비하는 학생[특징]코딩 www.kyobobook.co.kr 순차탐색(sequence search) 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 차례대로 확인하는 방법 순차탐색 코드 예제 import sys def sequence_serach(n,target,array): for i in range(n): if array[i]==target: return i+..

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정리내용은 [이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬] 책을 기반으로 작성하였습니다. 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬 - 교보문고 취업과 이직을 결정하는 알고리즘 인터뷰 완벽 가이드 | 이런 독자에게 권합니다.■ IT 직군의 취업 준비생 / 예비 개발자■ 이직을 준비하는 개발자■ 알고리즘 대회를 준비하는 학생[특징]코딩 www.kyobobook.co.kr 난이도 하 | 풀이시간 20분 | 시간제한 1초 | 메모리제한 128MB 문제 N명의 학생 정보가 있다. 학생 정보는 학생의 이름과 학생의 성적으로 구분된다. 각 학생의 이름과 성적정보가 주어졌을 때 성적이 낮은 순서대로 학생의 이름을 출력하는 프로그램을 작성하시오. 입력조건 첫 번째 줄에 학생의 수 N이 입력된다. (1

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Flask란? Flask는 웹 어플리케이션을 개발을 위한 파이썬 프레임워크다. Flask vs Django? Django - Full-stack Framework. Flask - Micro Framework (Django Rest Framework와 같음) Flask는 약 27,000줄 밖에 안되는 가벼운 프레임워크이기 때문에, 개발자가 거의 모든 것을 설정하고 세팅해야 하는 번거로움이 있습니다. 반면, Django는 이의 10배나 무거운 프레임워크이지만, 이미 거의다 개발되어있다. 1. Flask는 프로젝트마다 1개의 어플리케이션을 개발하도록 되어있다 / Django는 한 프로젝트 내에 다양한 어플리케이션이 존재 할 수 있다. 그래서 재사용가능한 코드를 작성하기도 쉽고, 개별 프로젝트 관리도 편하고, ..

groupby란? 연산자를 사용하여 집단, 그룹별로 데이터를 집계, 요약하는 방법 전체 데이터를 그룹 별로 나누고 (split), 각 그룹별로 집계함수를 적용(apply) 한후, 그룹별 집계 결과를 하나로 합치는(combine) 단계를 거치게 된다. 예시 아래와 같은 DataFrame이 있다고 가정한다. df=pd.DataFrame({ 'key':['A','A','B','B','B','C','C','D'], 'key1':['a','a','a','a','b','a','b','a'], 'MIN':[1,2,2,3,5,NaN,8,5], 'MAX':[3,4,4,4,8,4,10,7]}) 1. 특정 column 기준으로 그룹화 groupby 함수를 사용하여 특정 column을 그룹화 한 후, 평균 / 최소값 / 최대..

concat 함수란? 여러 시리즈나 데이터 프레임을 물리적으로 이어주는 함수. 동일 column이 있을 경우, 동일한 행에 입력된다. 값이 없을 경우, NaN이 처리된다. concat 함수의 옵션 axis: 결합 방향 설정(0이면 세로로, 1이면 가로로, Default는 0) ignore_index: True로 설정함으로써 행 인덱스를 재배열 할 수 있다. verify_integrity: True 값으로 설정함으로써 열 인덱스의 중복을 방지 할 수 있다. join: outer가 Default, inner로 설정할 경우, 교집합인 행만 출력 가능하다. 1. concat 함수 예시 df=pd.DataFrame(data=[[1,2],[3,4],[5,6]],columns=['a','b']) ## df1=pd.D..

Panda 문자열 다루기 pandas str 이라는 속성에 문자열을 처리할 수 있는 여러가지의 메소드들을 갖추고 있습니다. 예시 import pandas as pd df=pd.DataFrame(data=[['김강아지','010-3333-4444','인천광역시 서구','Dog'], ['이고양이','010-1111-2222','서울특별시 중구 을지로동','Cat'], ['박코끼리','010-5555-6666','경기도 안양시','Elephant']], columns=['이름','전화번호','지역','그룹']) 1. 인덱싱 특정 Series에 대한 문자열을 인덱싱 할 수 있습니다. df['성']=df['이름'].str[0] # 맨 앞글자 인덱싱 df['이름1']=df['이름'].str[1:] # 나머지 글자 ..

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