Nacho

a = input() 입력으로 input() 함수를 사용한다면 문자열을 받아오는 데 시간이 생각보다 많이 소요된다. 입력값이 많은 문제를 만나면 시간초과를 일으키는 경우도 있다... sys.stdin.readline() import sys # 아묻따 import 갈겨버리기 a = sys.stdin.readline() 이때 sys.stdin.readline()을 사용하면 된다. 프로그래머스에서 코테 공부를 진행한 나로서는 생소한 함수였는데 에이블스쿨 코딩마스터스에서 처음 만났다. sys.stdin.readline() 은 개행문자 "\n"을 포함하기 때문에 .strip()로 제거해줘야 한다. 사용법 정수 하나를 입력으로 받을 때 import sys a = int(sys.stdin.readline()) 문자열..

자 pandas 를 복습해보자.(2) 공부한 내용을 다 적어 올리고 싶은데 데이터프레임 옮겨오는 게 쉬운 일이 아니다.. # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd # 시작은 언제나 아묻따 import 갈겨버리깅 pd.DataFrame.groupby() 데이터프레임을 다루면서 가장 헷갈리는 부분이 아닐까 싶다. 빅분기 1과목 공부하면서 가장 나를 힘들게 했던 녀석... pandas 공식문서에 따르면 pd.DataFrame.groupby() 와 pd.Series.groupby()가 나뉘어 있다. https://pandas.pydata.org/docs/reference/groupby.html 자세한 건 여기로... # 데이터 읽어오기 df = pd.read_csv('https://raw.g..

자 pandas 를 복습해보자. # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd # 아묻따 import 갈겨버리깅 데이터 프레임 (DataFrame) 생성 1. 딕셔너리를 이용한 방법 # 딕셔너리 만들기 dict1 = {'Name': ['Gildong', 'Sarang', 'Jiemae', 'Yeoin'], 'Level': ['Gold', 'Bronze', 'Silver', 'Gold'], 'Score': [56000, 23000, 44000, 52000]} df = pd.DataFrame(dict1) Output: NAME Level Score 0 Gildong Gold 56000 1 Sarang Bronze 23000 2 Jiemae Silver 44000 3 Yeoin Gold 52000..

자 numpy 를 복습해보자. import numpy as np #묻따 import 갈기기 np_arr = np.array([1,2,3]) np.array([list]) 로 numpy array 를 만들 수 있다. np.array.ndim() ndim 속성으로 배열 차원을 확인합니다. print(arr_1D.ndim) # 1차원 배열 Output 1 print(arr_2D.ndim) # 2차원 배열 Output 2 print(arr_3D.ndim) # 3차원 배열 Output 3 배열의 차수를 확인 할 수 있다. np.array.shape() shape 속성으로 배열 형태를 확인합니다. print(arr_1D.shape) # 1차원 배열 Output (5,) print(arr_2D.shape) # 2차원..