빅데이터 분석기사 실기 예제 - 작업형 1유형(4)

# 문제1

age 컬럼의 3사분위수와 1사분위수의 차를 절대값으로 구하고, 소수점 버려서, 정수로 출력

# 코드

import pandas as pd
df = pd.read_csv("../input/bigdatacertificationkr/basic1.csv")
print(int(abs(df['age'].quantile(.25) - df['age'].quantile(.75))))

# 정답 : 50

# 문제2

(loves반응+wows반응)/(reactions반응) 비율이 0.4보다 크고 0.5보다 작으면서, type 컬럼이 'video'인 데이터의 갯수

# 코드

import pandas as pd
df = pd.read_csv("../input/big-data-analytics-certification-kr-2022/fb.csv")
reaction = (df['loves'] + df['wows'])/df['reactions']
# print(reaction)

cond1 = reaction > 0.4
cond2 = reaction < 0.5
cond3 = df['type'] == 'video'

print(len(df[cond1 & cond2 & cond3]))

# 정답 : 90

# 문제3

date_added가 2018년 1월 이면서 country가 United Kingdom 단독 제작인 데이터의 갯수

# 코드

import pandas as pd
df = pd.read_csv("../input/big-data-analytics-certification-kr-2022/nf.csv")
# print(df['date_added'].head())

df['date_added'] = pd.to_datetime(df['date_added']) #object형인 날짜를 datetime 형태로 변경
# print(df['date_added'].head())

cond1 = df['date_added'].dt.year == 2018
cond2 = df['date_added'].dt.month == 1
cond3 = df['country'] == 'United Kingdom'
# print(df[cond1 & cond2])

print(len(df[cond1 & cond2 & cond3]))

# 정답 : 6

출처_퇴근후딴짓(캐글) : https://www.kaggle.com/datasets/agileteam/bigdatacertificationkr

Big Data Certification KR

출처_퇴근후딴짓(유튜브) : https://www.youtube.com/@ai-study

퇴근후딴짓