빅데이터 분석기사 실기 예제 - 작업형 1유형(5)

# 문제1

종량제 봉투 종류가 '규격봉투'이고, 종량제 봉투 용도가 '음식물쓰레기'인 2L가격 평균을 출력하시오 (단, 가격0 제외, 반올림 후 정수 출력)

# 코드

import pandas as pd
df = pd.read_csv("5-1price.csv")

# df.head()

# 종량제 봉투 종류가 '규격봉투'이고, 
cond1 = df['종량제봉투종류'] == '규격봉투'

# 종량제 봉투 용도가 '음식물쓰레기'인 
cond2 = df['종량제봉투용도'] == '음식물쓰레기'
# print(df[cond1 & cond2])

# (단, 가격0 제외, 
cond3 = df['2ℓ가격'] != 0

# 2L가격 평균을 출력하시오 
result = df[cond1 & cond2 & cond3]['2ℓ가격'].mean()

# 반올림 후 정수 출력)
# print(int(round(result, 0)))
print(round(result))

# 정답 : 118

# 문제2

bmi를 계산하고, 수치가 정상인 사람 수와 위험체중인 사람 수의 차이를 절대값으로 구하시오 (정수로 출력)
bmi(체질량지수): 몸무게(kg) / 키(m)의 제곱 단위
Height: cm, Weight: kg
  저체중: BMI 18.5미만
  정상체중: BMI 18.5이상 ~ 23미만
  과체중 또는 위험체중: BMI 23 이상 ~ 25미만
  비만체중: 25이상

# 코드

import pandas as pd
df = pd.read_csv("5-2bmi.csv")

df.head()

# bmi를 계산하고, 
# bmi(체질량지수): 몸무게(kg) / 키(m)의 제곱 단위
df['bmi'] = df['Weight'] / ((df['Height']/100) ** 2)

# 수치가 정상인 사람 수와 
cond1 = (df['bmi'] >= 18.5) & (df['bmi'] < 23)

# 위험체중인 사람 수의 차이를 
cond2 = (df['bmi'] >= 23) & (df['bmi'] < 25)

# 절대값으로 구하시오 (정수로 출력)
# print(len(df[cond1]), len(df[cond2]))
print(abs(len(df[cond1]) - len(df[cond2])))

# 정답 : 144

# 문제3

순전입학생(순전입 학생 = 전입 학생 - 전출 학생)이 가장 많은 학교의 전체학생수를 정수로 출력하시오

# 코드

import pandas as pd
df = pd.read_csv("5-3student.csv")

df.head()

df['순전입학생'] = df['전입학생수(계)'] - df['전출학생수(계)']
df.head()

df = df.sort_values('순전입학생', ascending = False).head() # 230.0
print(int(df.iloc[0, -2]))

# 정답 : 230

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