본문 바로가기
반응형

Python6

[프로그래머스] 코딩테스트 고득점 Kit > 주식가격 # 문제 # 문제 접근 가격이 떨어지지 않았다는 것은 배열의 한 시점을 기준으로 뒤로 갈 수록 현재 시점보다 가격이 낮은 순간이 있는지를 판단하면 된다. 주의할 부분은, 3초 시점의 3은 바로 다음의 4초에 2로 떨어졌으나, 1초 간 가격이 유지 된 것으로 판단하여 떨어지지 않은 것으로 본다는 것이다. 바로 다음 시점에 가격이 떨어져도 1초간 가격은 유지가 된 것이다. # 문제 풀이 1. 배열의 처음부터 끝까지 루프를 돌린다. (i) 2. 현재 배열의 위치부터 다음 위치까지 루프를 돌린다. (j) 3. 인덱스 j가 증가하면 현재 시점의 카운트를 1 늘린다.(위에서 주의했듯이 바로 다음 순간에 떨어져도 1초간 가격이 유지 된 것이기 때문.) 4. 배열의 i 인덱스의 값이 배열의 j 인덱스 값보다 크면 시점.. 2020. 3. 18.
[프로그래머스] 코딩테스트 고득점 Kit > 탑 # 문제 # 문제 접근 신호가 오른쪽에서 왼쪽으로 간다는 조건만 이해하면 어렵지 않은 문제였다. 자신의 위치를 기준으로 왼쪽방향으로 진행하면서 자신보다 높은 가장 먼저 만나는 탑을 기록하면 된다. 스택/큐 로 분류되어 있어서 스택으로 풀까 하였지만, 굳이 사용 할 필요가 없었다. # 문제 풀이 1. 탑 배열의 가장 뒤부터 순회를 시작한다. 2. 현재 탑의 위치를 기준으로 다시 배열을 뒤에서 앞으로 순회한다. 3. 현재 탑보다 높이가 높은 탑을 만나면 기록하고 다음 탑에서 반복한다. # 코드 작성 def solution(heights): # 배열의 길이, 계산을 용이하게 하기 위해. LEN = len(heights) # 정답 배열, 신호를 받지 못한 탑의 값인 0으로 미리 초기화한다. answer = [0.. 2020. 3. 18.
2. Pandas With Python - 데이터 만들기, 시리즈 다루기, 데이터 프레임 다루기 #1 데이터 만들기 import pandas as pd series = pd.Series(['banana', 42]) print(series) series = pd.Series(['Wes McKinney', 'Creator of Pandas']) print(series) series = pd.Series(['Wes McKinney', 'Creator of Pandas'], index=['Person', 'Who']) print(series) # 데이터프레임에 데이터를 주어 직접 만들기 # 데이터 프레임은 딕셔너리를 DataFrame 클래스에 전달해야 한다. # 데이터 딕셔너리 생성 data_dict = { 'Name' : ['Rosaline Franklin', 'William Gosset'], 'Occu.. 2019. 12. 19.
1. Pandas With Python - 데이터 불러오기, 데이터 추출하기, 기초통계 계산, 그래프 그리기 #1 데이터 집합 불러오기 # pandas 모듈을 임포트하여 pd로 사용한다. import pandas as pd # csv 파일로부터 데이터를 읽어들여 데이터프레임을 만든다. 구분자는 '\t' 를 사용한다. df = pd.read_csv('./data/gapminder.tsv', sep='\t') # 데이터 프레임의 첫 5개의 행을 출력하여 불러온 데이터가 어떤 형태인지 확인한다. print(df.head()) # df라는 변수가 어떤 데이터 타입인지 확인한다. DataFrame 으로 출력된다. print(type(df)) # 데이터 프레임의 행과 열의 크기를 반환한다. 반환값은 (행, 열)을 의미한다. print(df.shape) # 데이터 프레임의 각 열의 이름을 확인할 수 있다. print(df... 2019. 12. 19.
반응형