1주차 실습문제

2주차 실습문제

3주차

4주차

5주차

6주차

7주차

8주차

9주차

10주차

1.Series 데이터에서 loc은 index number로, iloc은 index 이름으로 데이터를 가져온다. (O/X)
X

2.Pandas의 DataFrame에서 열(column)을 삭제할 때 drop 함수를 사용하며, 이때 axis=1로 설정해야 한다. (O/X)
O

3.Pandas에서 groupby 메소드를 사용한 후, 바로 mean 함수를 호출하면 그룹별 평균을 계산할 수 있다. 그러나 이때, 자동으로 원래의 인덱스가 복원된다. (O/X)
X

4.Pandas는 Series와 DataFrame이라는 자료형을 이용하여 데이터를 처리한다. (O/X)
O

5.열을 추가할 때는 df['col3'] = [4, 5, 6], 행을 추가할 때는 df['loc3']=[7, 8, 9]를 입력한다. (O/X. 틀리다면 올바르게 수정하시오)
X
행을 추가할 때는 df.loc['new_row_index'] = [7, 8, 9]를 사용해야 합니다.
6.df["product"].head(4) 는 product라는 series data에서 임의의 4개의 데이터를 불러온다. (O/X)
X

7.A에는 index가 [a,b,c,d,e]이고 B의 index는 [b,c,d,e,f]일 때 A.add(B)를 수행하면 index a에 출력되는 값은 index a의 기존 데이터값이다. (O/X)
O

8.s의 index를 [9,8,7,6,5,4,3,2,1]로 지정했을때 s.iloc[5]를 입력하면 index 9부터 index 4까지의 값이 출력된다. (O/X)
X

9.pd.read_csv() 함수를 이용하면 CSV 파일을 Series로 읽어들인다. (O/X)
X

Q.1-3) 
1.o
2.x
3.o

Q.4)
인덱싱과 슬라이싱을 활용한다.

Q.5)

Q.6)
import pandas as pd
data = {'col1': ['a', 'b', 'c'], 'col2': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Q.7)
import pandas as pd

data = {
    'Product': ['Espresso', 'Latte', 'Espresso', 'Cappuccino', 'Latte', 'Espresso'],
    'Price': [2.0, 3.5, 2.0, 4.0, 3.5, 2.0]
}
df = pd.DataFrame(data)

unique_products = df['Product'].unique()
print(list(unique_products))

백준
n = int(input())
2711번
for i in range(n):
        n, word = input().split()
        n = int(n)
        print(word[:n-1], word[n:], sep='')
2750번       
n = int(input())
list1 = []
for i in range(n):
    a = int(input())
    list1.append(a)
list1.sort()
for i in range(len(list1)):
    print(list1[i])