Python43 python 생존자 예측 분석 모델링 연습 python 분석 연습처음 혼자 해본거라 잘못 처리한 부분이 많을 수 있습니다. - 사용 데이터셋 : kaggle spaceship-titanic- 연습 목표 : 전체 process 코드 짜보고 해석해보기- 다음 목표 : 코드 한줄씩 뜯어보면서 그 필요성과 의미 이해하기 첫술에 배부를 수 없다. ## spaceship-titanic 데이터셋## https://www.kaggle.com/competitions/spaceship-titanic/data## 목표 : 생존자(Trainsported) 예측을 위한 최적의 모형 찾기#############################################################################3# 1. 데이터 파악import pandas .. 2024. 12. 9. 22:37 크롤링 내용 정리 EDA 프로젝트 시 진행했던 크롤링 내용 정리 - 외부 데이터 로드 방식1) json (파일 또는 API) : json 패키지를 통해 변환2) xml (파일 또는 API) : beautifulsoup 모듈을 통해 tag 변환3) 직접 홈페이지에서 긁어오기 : beautifulsoup 또는 selenium 사용 - 방식별 주요 코드1) json import urllib.request ## OpenAPI로 데이터 가져올 때 필요한 통신 관련 모듈 ... http 통신 요청import jsonurl = ''pg = utllib.request.urlopen(url)cntnt = json.loads(pg.read().decode("utf-8"))cntnt['movieListResult']['movieLis.. 2024. 10. 29. 22:19 모의고사 ## 🔒 문제. 모의고사def solution(answers): answer = [] pro_num = len(answers) cnt1 = 0 cnt2 = 0 cnt3 = 0 pattern1 = [1,2,3,4,5] ## 1번 수포자 : 1, 2, 3, 4, 5 반복 pattern2 = [2,1,2,3,2,4,2,5] ## 2번 수포자 : 21, 23, 24, 25 반복 pattern3 = [3,3,1,1,2,2,4,4,5,5] ## 3번 수포자 : 33, 11, 22, 44, 55 반복 ## 1번 답 if pro_num > 5: answer1 = (pattern1 * (pro_num // len(pattern1)).. 2024. 10. 7. 15:18 진료순서 정하기 ## 🔒 문제. 진료순서 정하기def solution(emergency): ## 내림차순 정렬 후 해당 값의 정수인덱스를 리스트화 temp = [sorted(emergency, reverse=True).index(i) for i in emergency] answer = [i+1 for i in temp] return answer 아이디어가 바로 떠오르지 않아서 순위 매기는 방법을 찾아본 문제다음에 풀었을 때는 바로 로직이 그려져야 할 듯 2024. 9. 20. 12:52 그냥 아쟈쟈 2024. 9. 16. 14:54 [월간 코드 챌린지 시즌2] 약수의 개수와 덧셈 ## 🔒 문제. 약수의 개수와 덧셈def solution(left, right): answer = 0 ## key: 대상 숫자, value : 약수 num_div = {i: [] for i in range (left, right+1)} ## key: 대상 숫자, value : 약수 갯수 num_div_cnt = {i: int() for i in range (left, right+1) } ## 약수 구하기 ... 나머지 % == 0인 값들을 num_div에 저장 for i in range (left, right+1): ## 대상 숫자에 대해서 반복 for j in range (1, i+1): ## 1~대상 숫자에 대해서 반복 .. 2024. 8. 19. 18:22 2178 ## 🔒 문제. ## 2178 미로 탐색''' 입력 예시## case 2.N, M = 4, 6t = [110110,110110,111111,111101]## case 3.N, M = 2, 25t = [1011101110111011101110111,1110111011101110111011101]## case 4.N, M = 7, 7t = [1011111,1110001,1000001,1000001,1000001,1000001,1111111]'''## case 1.N, M = 4, 6t = [[101111],[101010],[101011],[111011]]maze = []### 미로 형태 변경 (2차원 정수인덱스 사용 위해 문자별 쪼개기 ... 자료형 : 숫자형)for i in t: j = ''.joi.. 2024. 8. 19. 18:20 18352 ## 🔒 문제. ## 18352 특정 거리의 도시 찾기''' 입력 예시## case 1.N, M, K, X = 4, 4, 2, 1road = [[], [2, 3], [3, 4], [], []]## case 2.N, M, K, X = 4, 3, 2, 1road = [[], [2, 3, 4], [], [], []]## case 3.N, M, K, X = 4, 4, 1, 1road = [[], [2, 3], [3, 4], [], []]'''## case 1.N, M, K, X = 4, 4, 2, 1road = [[], [2, 3], [.. 2024. 8. 19. 18:20 [2022 KAKAO BLIND RECRUITMENT] 신고 결과 받기 ## 🔒 문제. 신고 결과 받기def solution(id_list, report, k): answer = [] ## report 중복 신고 제거 .. report = list(set(report)) ## 신고 현황 정리 #### 신고한 사람 기준 ... 딕셔너리 - key:신고 한 사람, value:신고 받은 사람 report_give_dict = { i:[] for i in id_list } for r1 in report: if r1.split(" ")[0] in report_give_dict: report_give_dict[r1.split(" ")[0]].append(r1.split(" ")[1]) #### 신고당한 사람 .. 2024. 8. 19. 18:18 이전 1 2 3 4 5 다음
