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자격증 공부85

빅데이터 분석기사 실기 예제 - 작업형 1유형(2) # 문제 s1, s2, s3, s4, s5, s6, 컬럼의 행(row)별 합을 구하고 그 합이 0.1보다 큰 값의 수를 구하시오 # 작업형1-2 # s1, s2, s3, s4, s5, s6, 컬럼의 행(row)별 합을 구하고 그 합이 0.1보다 큰 값의 수를 구하시오 # 시험환경 세팅 import pandas as pd from sklearn import datasets dataset = datasets.load_diabetes() df = pd.DataFrame(dataset['data'], columns=dataset['feature_names']) df.to_csv("data1-2.csv", index=False) ###############################################.. 2023. 6. 18.
빅데이터 분석기사 실기 예제 - 작업형 1유형(1) # 문제 앞에서 부터 50%의 데이터와 'target'컬럼이 0 값을 가진 데이터만 활용해 'proline'컬럼의 평균을 구하시오 (소수점 절사(버림), 정수형 출력) # 작업형1-1 # 앞에서 부터 50%의 데이터와 'target'컬럼이 0 값을 가진 데이터만 활용해 'proline'컬럼의 평균을 구하시오 (소수점 절사(버림), 정수형 출력) # 시험환경 세팅 import pandas as pd from sklearn import datasets dataset = datasets.load_wine() df = pd.DataFrame(dataset['data'], columns=dataset['feature_names']) df['target'] = dataset['target'] df.to_csv("d.. 2023. 6. 18.
빅데이터분석기사 실기 시험환경 체험하기-작업형 2유형 문제 코드 import pandas as pd X_test = pd.read_csv("data/X_test.csv") X_train = pd.read_csv("data/X_train.csv") y_train = pd.read_csv("data/y_train.csv") # 결측치 확인 및 0으로 채우기 #print(X_train.isnull().sum()) X_train['환불금액'] = X_train['환불금액'].fillna(0) #print(X_train.isnull().sum()) X_test['환불금액'] = X_test['환불금액'].fillna(0) #print(X_train.info()) # object형 라벨인코딩 cols = ['주구매상품', '주구매지점'] from sklearn.pre.. 2023. 6. 18.
빅데이터분석기사 실기 시험환경 체험하기-작업형 1유형 문제 코드 import pandas as pd df = pd.read_csv('data/mtcars.csv', index_col=0) pd.set_option('display.max_columns', None) #컬럼 전체 다 출력하고 싶을 때 #print(df.head()) #최소최대 척도( Min-Max Scale)로 변환 from sklearn.preprocessing import minmax_scale print(sum(minmax_scale(df['qsec']) > 0.5)) #0.5보다 큰 값들을 sum #정답은 9, 정답 print문 제외 나머지 print문은 주석처리 후 제출 2023. 6. 18.
빅데이터분석기사 실기 Tip 주석처리 안될 때 - 화면설정 > 단축키맵 - Sublime Text 설정 되어있는 지 확인 import pandas as pd a = pd.read_csv('data/mtcars.csv', index_col=0) print(a.head()) 컬럼이 너무 길거나 많아서 다 안보이고 중간에 ... 이렇게 생략되서 보일 때. 다 보고싶으면 import pandas as pd a = pd.read_csv('data/mtcars.csv', index_col=0) pd.set_option('display.max_columns', None) print(a.head()) 도움말이 필요할 때 dir / help / __all__(언더바 두개씩) import pandas as pd # pandas에서 사용하는 것들 pr.. 2023. 6. 18.
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