kyeob 개발일지 kyeob 개발일지

Selection 부분 추가로 (2024-02-10)¶어제 내용 미리 조금 작석해두고 날짜나눠서 친척집 가기 전에 올려두고 갈려했는데 뭔가 꼬였는지 2월 8일 날짜로 두번 올라가서 덮어쓰기 되었다 Selection by position¶위치로 하는 것으로 index를 사용하게 되어 이전 label로 하던 것에서 i가 추가로 붙은 형태의 메소드를 사용한다 In [ ]: df A B C D 2013-01-01 1.502471 0.594288 2.118684 0.760508 2013-01-02 -0.819508 0.625336 0.437477 -0.566756 2013-01-03 1.338780 0.066758 0.931451 -0.750420 2013-01-04 -1.518039 -1.663265 0.738..

Selection 부분 (2024-02-09)¶ In [ ]: df A B C D 2013-01-01 -2.136993 0.078948 -0.701306 0.715640 2013-01-02 0.036191 -0.312787 -1.213996 -0.499502 2013-01-03 -1.163258 0.746266 -2.155175 0.689680 2013-01-04 -0.270996 0.901398 0.330045 0.811605 2013-01-05 -0.560772 0.529117 1.118020 -0.268348 2013-01-06 0.929646 0.378252 0.950864 -0.297048 Getitem([])¶ In [ ]: display(df.A) # 메소드?방식? 속성방식? 안정적이지 않음..

View부분 (2024-02-08)¶ In [ ]: dates = pd.date_range("20130101", periods=6) dates DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D') In [ ]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list("ABCD")) df A B C D 2013-01-01 0.084276 -0.990418 0.766975 -0.105054 2013-01-02 -0.060532 -1.116166 -0.190412..

더보기 SQL코드카타 Placements(SQL)(with, case when, left join 같은 테이블 2개 더 가져오기)(join하는데 A테이블에 B테이블 두번 각각 열에 대해 join해주고 그것의 결과끼리 비교하여 판단결과 컬럼으로 추가하기) Placements | HackerRank 가장 친한 친구가 자신보다 더 높은 연봉을 제안 받은 학생의 이름을 가장 친한 친구가 받게되는 연봉의 금액에 따라 오름차순 정렬하는 문제이다. SELECT f.id, f.friend_id, pid.salary, pfid.salary friend_salary, CASE WHEN pid.salary pfid.salary THEN "ow..

더보기 SQL 코드카타 Ollivander's Inventory(SQL)(left join, where exists, min, group by, having, in으로도 가능함) (특정 조건들끼리해서 가장 최소값인 데이터만 가져와서 내림차순하기) Ollivander's Inventory | HackerRank 사악하지 않은 지팡이 중 나이와 power가 같은 지팡이의 경우 가장 가격이 싼 경우만 가져와서 지팡이의 id, age, 필요한 코인수, power를 power를 기준으로 내림차순하며 power가 같을 경우 나이를 기준으로 내림차순하는 문제이다. 아래는 먼저 시도해봤다가 예상치 못하게 에러가 난 쿼리인데 좀더 확인해보고 후에 질문을 통해 확인해볼 예정이다 SELECT w.id, wp.age, w.c..

Gotchas (2024-02-07)¶ In [ ]: # if pd.Series([False, True, False]): # print("I was true") --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[117], line 1 ----> 1 if pd.Series([False, True, False]): 2 print("I was true") File c:\Users\kssg1\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\generic.py:..

더보기 SQL 코드카타 Top Competitors(SQL)(여러번의 left join, from 서브쿼리, group by, having, count) (이해 잘 못해서 오래 푼 문제) Top Competitors | HackerRank 만점으로 점수 받은 challenge가 두개이상인 hacker의 id와 이름을 출력하는데 만점을 획득한 챌린지 수로 내림차순하고 id를 기준으로 오름차순하여 출력하는 문제이다. SELECT s.hacker_id, COUNT(DISTINCT s.challenge_id), COUNT(s.challenge_id) FROM (SELECT s1.hacker_id, s1.challenge_id, s1.score FROM submissions s1) AS s GROUP BY s.h..

Importing and exporting data (2024-02-06)¶ CSV¶ In [ ]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,5,(10,5))) df.to_csv("foo.csv") In [ ]: pd.read_csv("foo.csv") Unnamed: 0 0 1 2 3 4 0 0 2 3 0 2 2 1 1 1 3 4 3 1 2 2 0 4 1 0 2 3 3 2 2 3 3 1 4 4 1 4 0 3 2 5 5 0 4 0 2 2 6 6 3 4 1 3 3 7 7 2 2 4 2 0 8 8 1 0 3 1 0 9 9 2 3 1 2 2 주의 할점: CSV 형식으로 부터 읽어올 때 주의할 점은 기존 행 인덱스를 인식하지 못하고 행 인덱스를 가지는 새로운 열이 추가로 잡힌다는 것입..