Data Science

1차원 배열 입력받기 (공백기준) arr = list(map(int,input().split())) 1차원 배열 0 으로 초기화 하기 arr = [0] * 10 2차원 배열 입력받기 (공백기준, n행) arr = [list(map(int,input().split())) for _ in range(n)] 2차원 배열 0 으로 초기화 하기 (rows X cols) # 2차원 배열 초기화 rows = 10 cols = 5 arr = [[0 for j in range(cols)] for i in range(rows)]

TIP¶ 경고 메세지 뜰경우¶ 분류 모델 학습중 경고가 뜰경우 In [ ]: # values.ravel() model.fit(X_TRAIN, Y_TRAIN.values.ravel() ) 처음부터 사용하지 말고, 문제 해결 불가시 사용 In [ ]: import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') 데이터프레임 전체 다 보고 싶을때¶ In [ ]: import pandas as pd pd.options.display.max_columns = None 탐색¶ In [ ]: # 요약정보 확인 # print(data.info()) In [ ]: # 기초통계량 확인 # print(data.describe()) In [ ]: # 상관분석 # print(data.c..

참고 데이터 https://www.kaggle.com/kukuroo3/ecommerce-shipping-data-competition-form Commerce Shipping Data (competition form) Classification problem www.kaggle.com In [1]: import pandas as pd x_train = pd.read_csv('../input/ecommerce-shipping-data-competition-form/X_train.csv') x_test = pd.read_csv('../input/ecommerce-shipping-data-competition-form/X_test.csv') y_train = pd.read_csv('../input/ecomme..

아래는 백화점 고객의 1년 간 구매 데이터이다. 고객 3500명에 대한 학습용 데이터(y_train.csv, X_train.csv)를 이용하여 성별예측 모형을 마든 후, 이를 평가용 데이터(X_test.csv)에 적용하여 얻은 2482명 고객의 성별 예측값(남자일 확률)을 다음과 같은 형식(custid, gender)의 CSV 파일로 생성하시오. (제출한 모델의 성능은 ROC-AUC 평가지표에 따라 채점) # 데이터 읽기 import pandas as pd x_train = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/빅분기 실기/프리렉/data/x_train.csv',encoding='cp949') x_test = pd.read_cs..

* 프리렉 교재를 참고하였으며, 교재와 다른 내용이 많이 포함되어 있습니다. 고객 10,866건에 대한 학습용데이터(x_train,y_train)를 이용하여 자전거 대여량 예측 모형을 만든다. 생성한 예측 모형으로 평가용데이터(x_test)에 해당하는 6,493건의 자전거 대여량 예측값을 csv 파일로 생성하시오 (제출한 모델의 성능은 R^2 score 평가지표에 따라 채점) import pandas as pd x_train=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/빅분기 실기/프리렉/data/bike_x_train.csv',encoding='cp949') y_train=pd.read_csv('/content/drive/MyDriv..

입출력¶ 입력 In [1]: input() hi Out[1]: 'hi' Q. 이름을 입력 받고, 이름과 함께 인사말을 출력하시오 input() 안에 출력할 문자를 같이 입력!! In [4]: # print("이름을 입력하세요") name = input("이름을 입력하세요 : ") print("{}님 안녕하세요".format(name)) 이름을 입력하세요 : 홍길동 홍길동님 안녕하세요 Q. 키를 입력 밭아서 권장 체중을 출력하는 프로그램을 작성하세요. 권장 체중 = (키-100) * 0.9 input() 은 입력을 문자로 받는다. 따라서 숫자 연산을 하기 위해서는 형변환이 필요하다. In [13]: height = input("몸무게를 입력하세요 : ") weight = (height-100..

for 반복문¶ for [변수] in [반복자]: 수행문 반복자는 보유한 아이템을 순회할 수 있는 특징이 있다. 컨테이너에 있는 여러 아이템을 차례대로 변수에 하나씩 담아서 수행문으로 넘겨서 문장을 수행한다. 1학년 2반 학생들의 시험성적은 다음과 같습니다. [80,90,70,65,85,95,90,80,75,80] 시험 문제 중, 한문제가 잘못 출제되어 모두 5점씩 추가 점수를 받도록 조치를 취했습니다. 변경 후 점수를 출력하세요. 변수:s , 반복자:scores , 수행문:s+5 In [1]: scores = [80,90,70,65,85,95,90,80,75,80] new_scores = [] for s in scores: new = s + 5 new_scores.append(new) print(new..

조건문¶ if 문 기온이 0도 보다 높으면 '아이스 아메리카노'를 출력 In [1]: today_temp = 30 if today_temp > 0 : print("아이스 아메리카노") 아이스 아메리카노 else 문 기온이 0도 보다 높으면 '아이스 아메리카노'를 출력하고, 그렇지 않을 경우에는 '따뜻한 아메리카노'를 출력 In [2]: today_temp = 30 if today_temp > 0 : print("아이스 아메리카노") else : print("따뜻한 아메리카노") 아이스 아메리카노 elif 문 (else if) 기온이 0도 보다 높으면 '아이스 아메리카노', 기온이 정확히 0도 이면 '미지근한 아메리카노', 나머지 경우 '따뜻한 아메리카노' 출력 In [3]: today_temp = 30 ..

In [6]: # 필요한 라이브러리, 모듈 import import pandas as pd In [13]: # 불러와 데이터프레임으로 변환 file_name = '인천도시공원정보표준데이터_3.csv' df = pd.read_csv(file_name,encoding='cp949') df.head(3) Out[13]: 관리번호 공원명 공원구분 소재지도로명주소 소재지지번주소 위도 경도 공원면적 공원보유시설(운동시설) 공원보유시설(유희시설) 공원보유시설(편익시설) 공원보유시설(교양시설) 공원보유시설(기타시설) 지정고시일 관리기관명 전화번호 데이터기준일자 제공기관코드 제공기관명 시설설치가능면적 0 28170-00084 도담어린이공원 어린이공원 NaN 인천광역시 미추홀구 용현동 604-..

AHP 값 산출¶AHP 분석? 대안들을 두고 어느 목표에 따라 선택의 기준을 부여 할 수 있는 의사결정방법이다. 이해를 위해 간단한 예를 들어 '어떤 종류의 김밥을 먹을까?' 라는 고민이 생긴다고 해보자 만약 참치김밥, 김치김밥 두가지 선택지 뿐이라면 둘 중에 하나 고르기만 하면 되기 때문에 고민이 크게 되지 않는다. 그러나 참치김밥, 김치김밥, 야채김밥, 고추김밥, 돈까스김밥 등등.. 선택지가 많아지면 머리가 아파질 것이다. 메뉴 세가지만 한번 보자 '나는 참치보다 김치가 좋고, 김치보다 야채가 좋아, 근데 야채보단 참치가 좋은데?'라고 생각한다면 무한 선택 장애 발생의 요인이 된다. 그래서 이를 해결하기 위해 참치와 김치를 서로 두개씩만 비교한 것처럼 두개씩 짝지어 누가 얼만큼 더 좋은지 비교하여 점..