나 취준생/파이썬 (43) 썸네일형 리스트형 오라클 그룹 함수를 Pandas로 예제 : emp 사원 중 최대 월급, 최소 월급 출력하기 SQL > select max(sal), min(sal)from emp; 123import pandas as pdemp = pd.read_csv("c:\\data\\emp3.csv")print(emp['sal'].max(),emp['sal'].min() ) * 이렇게 가능한 그룹 함수 종류 min, max, var, std 등.. 예제 : 부서 번호가 20인 사원들 중 최대 월급을 출력하기 SQL > select max(sal)from empwhere deptno=20; 123import pandas as pdemp = pd.read_csv("c:\\data\\emp3.csv")print(emp['sal'][emp['deptno']==20].max.. Pandas 조인, 서브 쿼리, 그룹 함수의 비교 예제 : emp, dept 테이블 전체 조회하기 SQL > select * from emp; select * from dept; 12345import pandas as pdemp = pd.read_csv("c:\\data\\emp3.csv")print(emp)dept=pd.read_csv("c:\\data\\dept3.csv")print(dept) 예제 : DALLAS의 부서번호와 부서명을 출력하기 SQL > select deptno, dnamefrom deptwhere loc='DALLAS'; 1234import pandas as pdemp = pd.read_csv("c:\\data\\emp3.csv")dept=pd.read_csv("c:\\data\\dept3.csv")print(dept[['dept.. 파이썬 오류 처리 ( try~except, else, finally, exception as e, 특정 예외) # 예외처리 프로그램을 작성하다보면 뜻하지 않은 오류가 발생하는 코드가 있다.프로그램이 실행되는 동안 오류가 발생하면프로그램이 더 이상 진행될 수 없는 상태가 되는데 이를 예외 상황이라고 한다. 프로그램에 예외가 발생하더라도 프로그램을 중단시키지 않고예외에 대한 적절한 처리를 하여 프로그램을 계속 진행시키게 하는 구문이try~except이다. try: 문제가 없을 경우 실행할 코드except: 문제가 생겼을 때 실행할 코드 try와 except 사이의 코드가 실행이 잘 되었다면except 이후의 문장은 실행되지 않는다. 오류의 상황을 주기 위해서, 오류가 발생할 만한 상황을 만들어보자. 12345def my_divide(): x=input('분자의 숫자를 입력하세요~') y=input('분모의 숫자를 입.. 클래스 생성자, self, 상속, 클래스 변수와 인스턴스 변수 차이점 # 클래스를 사용해서 파이썬 코딩을 해야하는 이유? - 객체 지향 언어의 장점인 상속을 활용할 수 있기 때문 ex) 신용카드 발급 및 사용 프로그램 구축 팀장님 --> 카드의 중요 기본 기능을 담는 클래스(설계도) 생성 클래스 이름 : Card() 나 --> 영화 할인 카드 클래스 생성팀원 --> 주유 할인 카드 클래스 생성 만약 내가 팀장님이 만든 카드의 중요 기능(메소드)을 담은 클래스(Card)를상속받기만 하면 나는 팀장님이 코딩한 카드의 주요 기능을 코딩하지 않아도 되고나는 단순히 영화 할인에만 집중해서 코드를 구현하기만 하면 된다. # 카드의 기능 ? 1. 충전2. 소비 이에 따른 카드 클래스 만들기 123456789101112131415161718class card(): def __init__.. 가설 검정해주는 함수 만들어보기 이번에는 가설을 검정해주는 함수를 만들어봤다 저번 모평균, 모비율 추정하는 함수를 만들 때global 변수를 너무 무분별하게 사용한 것 같아서이번에는 하나도 안 쓰고 만들어봤다!덕분에 매개 변수의 개념에 대해서 조금 더 잘 알 수 있게 되었다. 코드 설명 : 1. 단측, 양측에 따라 검정 통계량에 - 부호를 달거나, 절대값을 달아줘야 하고무엇보다 표본의 검정값과 비교하는 기각역이 달라지기 때문에기각역을 결정하기 위해 대립 가설의 종류를 물어본다. 2. 표본의 크기를 물어 z 검정값을 쓸지 t 검정값을 쓸지 결정한다. 3. 유의 확률을 입력받아 z 검정값을 반환한다. t 검정값은 자유도에 따라 너무나 다양하기 때문에 직접 입력받는 걸로 4. 표본의 통계량을 입력받아 표본 검정값을 계산한다. 5. 표본 검정.. 모비율 추정해서 출력하는 함수 만들어보기 저번에 만든 모평균 추정해서 출력하는 함수 만들어보기를 조금 바꿔서 만들어봤다 표본수에 따라 z 검정, t 검정으로 나눌 필요가 없기 때문에 ( 표본 수가 30보다 적으면 그냥 불가! ) -> 훨씬 어려운 통계를 배워야함 저번보다 간단한 형태로 가능! 대신 확률을 입력받을 때 0.3 또는 4/5 같은 형식을 편하게 입력할 수 있도록 조금 유연성을 줘봤다 ㅎㅎ.. 그리고 표본 오차까지 추가해서 출력하는 걸로! 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334def final(): import math n=int(input('표본의 크기를 입력하세요 : ')) p=input('표집된 표본의 확률을 입력하세요\nex) 295/400, 0.4 : ') t.. 모평균 추정해서 출력하는 함수 만들어보기 모평균 u를 추정할 때 체크할 사항! 1. 모분산을 아는가? -> z 검정2. 모분산을 모르는가?2-1 표본의 크기가 30보다 작은 경우 -> t 검정2-2 표본의 크기가 30보다 큰 경우 -> z 검정 위를 활용해서 데이터를 입력받아서 모평균을 출력하는 함수를 만들어보자!대신 t 검정의 경우는 신뢰도 뿐만 아니라 자유도에 따라서도 t 값이 변하기 때문에변수가 너무 다양해서 미리 입력시켜두지 않았으니t값은 스스로 표에서 찾아서 입력해야 한다는 한계점이 있다 ㅠㅠ https://www.geogebra.org/m/Mmf3AX7y --> t 값 편하게 찾는 웹사이트 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445.. 백준 1357번 [Python] - 뒤집힌 덧셈 123456789101112131415161718192021a,b=input().split() def Rev(x): str(x) temp_list=[] changed_x=0 flag=0 exp=1 for i in range(len(x)-1,-1,-1): if flag==0 and x[i]=='0': continue temp_list.append(x[i]) flag+=1 for i in range(len(temp_list)-1,-1,-1): changed_x+=int(temp_list[i])*exp exp*=10 return(changed_x) print(Rev(str(Rev(a)+Rev(b)))) # 리스트를 뒤집는 reverse 함수도 있던데 어차피 연산하려면 또 숫자로 풀어야되서 그냥 직접 만들었다. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
