#wannabeeeeeee the best DataScientist

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131128 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 프로그래머스에서 난이도 Lv.1에서 가장 정답률이 낮은 숫자 짝꿍을 한번 도전해 봤습니다. def solution(X, Y): answer = "" --SORT와 REMOVE를 쓰기 위해 리스트로 모두 만들기 df = [] X1=[] Y1=[] --리스트에 값 넣기 for i in X: X1.append(i) for i in Y: Y1.append(i) --일치하는 값 발생 시 df 리스트에 넣..

In [1]: # 기본 라이브러리 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.formula.api import ols # 지도 시각화를 위한 라이브러리 import folium import requests import json In [ ]: # 서울 행정구역 web 사이트 연결 r = requests.get('https://raw.githubusercontent.com/vuski/admdongkor/master/ver20220401/HangJeongDong_ver20220401.geojson') c = r.content seoul_geo = json.l..

◎ 주식정보 크롤링¶ In [1]: # 라이브러리 불러오기 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.chrome.options import Options from bs4 import BeautifulSoup import time import pandas as pd from ..

◎ 유튜브 댓글 추출하기 쿼리¶ In [1]: # 라이브러리 불러오기 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.chrome.options import Options from bs4 import BeautifulSoup import time import pandas as pd..

◎ Tableau 를 쓰는 이유 Visual Analysis : See and understand data No Code Interactivity (높은 상호작용) Speed Visual Technology Community ◎ Tableau Product ◎ Tableau 공부 방법 태블로 공식 홈페이지 도움말 / 자습서 / 교육 동영상 / 백과 인터넷 강의 & 책 ( Udemy / Coursera 태블로 강의 ) 커뮤니티 ( Tableau Reference Guide, #Datafarm ) 연습하기 ( 커뮤니티 미션 ) ( e.g. Makeover Monday, Real World Fake Data, Workout Wednesday ) Tableau Public ◎ Tableau 설치와 데이터 연결 ..

# 데이터 축소 def reduce_usage(df, verbose=True): numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64'] start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2 for col in df.columns: col_type = df[col].dtypes if col_type in numerics: c_min = df[col].min() c_max = df[col].max() if str(col_type)[:3] == 'int': if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max: df[col] = df[col]...

https://programmers.co.kr/learn/challenges?tab=all_challenges 코딩테스트 연습 기초부터 차근차근, 직접 코드를 작성해 보세요. programmers.co.kr def solution(N, stages): answer = {} for i in range(1,N+1): try: failrate = len([a for a in stages if a == i])/len([a for a in stages if a >= i]) except: failrate = 0 answer[i] = failrate answer_new = sorted(answer, key=answer.get, reverse=True) return answer_new 오늘만큼은 깔끔하게 코드 작성한 ..