오우진

테이블 생성코드 data = [['Afghanistan', 'Asia', 652230, 25500100, 20343000000], ['Albania', 'Europe', 28748, 2831741, 12960000000], ['Algeria', 'Africa', 2381741, 37100000, 188681000000], ['Andorra', 'Europe', 468, 78115, 3712000000], ['Angola', 'Africa', 1246700, 20609294, 100990000000]] world = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'continent', 'area', 'population', 'gdp']).astype({'name':'object', 'co..

테이블 생성 코드 data = [[6, 'Alice'], [2, 'Bob'], [7, 'Alex']] users = pd.DataFrame(data, columns=['user_id', 'user_name']).astype({'user_id':'Int64', 'user_name':'object'}) data = [[215, 6], [209, 2], [208, 2], [210, 6], [208, 6], [209, 7], [209, 6], [215, 7], [208, 7], [210, 2], [207, 2], [210, 7]] register = pd.DataFrame(data, columns=['contest_id', 'user_id']).astype({'contest_id':'Int64', 'user_i..

테이블 생성코드 data = [[1, 'aLice'], [2, 'bOB']] users = pd.DataFrame(data, columns=['user_id', 'name']).astype({'user_id':'Int64', 'name':'object'}) 문제 풀이코드 import pandas as pd def fix_names(users: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: users['name'] = users['name'].str.capitalize() result_df = users.sort_values(by='user_id') return result_df 해설 첫글자만 대문자로 하고 나머지는 소문자로 만들어야 한다. users 테이블에는 name 이라는 컬럼이 있는데 이 ..

테이블 생성 코드 data = [[1, 1], [1, 2], [1, 3], [2, 1], [2, 4]] project = pd.DataFrame(data, columns=['project_id', 'employee_id']).astype({'project_id':'Int64', 'employee_id':'Int64'}) data = [[1, 'Khaled', 3], [2, 'Ali', 2], [3, 'John', 1], [4, 'Doe', 2]] employee = pd.DataFrame(data, columns=['employee_id', 'name', 'experience_years']).astype({'employee_id':'Int64', 'name':'object', 'experience_yea..

테이블 생성코드 data = [[13, 15, 30], [10, 20, 15]] triangle = pd.DataFrame(data, columns=['x', 'y', 'z']).astype({'x':'Int64', 'y':'Int64', 'z':'Int64'}) 문제 풀이코드 import pandas as pd def triangle_judgement(triangle: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: triangle['Triangle'] = ['Yes' if (x+y>z) and (x+z>y) and (z+y>x) else 'No' for x,y,z in zip(triangle['x'],triangle['y'],triangle['z'])] return triangle 해설 1. ..

테이블 생성코드 data = [[1, 100, 2008, 10, 5000], [2, 100, 2009, 12, 5000], [7, 200, 2011, 15, 9000]] sales = pd.DataFrame(data, columns=['sale_id', 'product_id', 'year', 'quantity', 'price']).astype({'sale_id':'Int64', 'product_id':'Int64', 'year':'Int64', 'quantity':'Int64', 'price':'Int64'}) data = [[100, 'Nokia'], [200, 'Apple'], [300, 'Samsung']] product = pd.DataFrame(data, columns=['product_id',..

테이블 생성코드 data = [[1, 3, 5, '2019-08-01'], [1, 3, 6, '2019-08-02'], [2, 7, 7, '2019-08-01'], [2, 7, 6, '2019-08-02'], [4, 7, 1, '2019-07-22'], [3, 4, 4, '2019-07-21'], [3, 4, 4, '2019-07-21']] views = pd.DataFrame(data, columns=['article_id', 'author_id', 'viewer_id', 'view_date']).astype({'article_id':'Int64', 'author_id':'Int64', 'viewer_id':'Int64', 'view_date':'datetime64[ns]'}) 문제 해결 코드 1 de..

테이블 생성코드 data = [[1, 'War', 'great 3D', 8.9], [2, 'Science', 'fiction', 8.5], [3, 'irish', 'boring', 6.2], [4, 'Ice song', 'Fantacy', 8.6], [5, 'House card', 'Interesting', 9.1]] cinema = pd.DataFrame(data, columns=['id', 'movie', 'description', 'rating']).astype({'id':'Int64', 'movie':'object', 'description':'object', 'rating':'Float64'}) 문제 해결 코드 import pandas as pd def not_boring_movies(cinem..

테이블 생성코드 data = [[1, 'Wang', 'Allen'], [2, 'Alice', 'Bob']]person = pd.DataFrame(data, columns=['personId', 'firstName', 'lastName']).astype({'personId':'Int64', 'firstName':'object', 'lastName':'object'})data = [[1, 2, 'New York City', 'New York'], [2, 3, 'Leetcode', 'California']]address = pd.DataFrame(data, columns=['addressId', 'personId', 'city', 'state']).astype({'addressId':'Int64', 'pers..

테이블 생성 코드 data = [[1, 'a@b.com'], [2, 'c@d.com'], [3, 'a@b.com']] person = pd.DataFrame(data, columns=['id', 'email']).astype({'id':'Int64', 'email':'object'}) 문제 해결 코드 import pandas as pd def duplicate_emails(person: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: results = person.loc[person.duplicated(subset=['email']), ['email']] return results 풀이 results = 데이터프레임.loc[인덱스,['컬럼명']] 를 이용하였다,. 인덱스 = person.dupli..