import pandas as pd 1. 결합 concat() df1 = pd.DataFrame({'영어점수':[90,95], '수학점수':[50,89]}) df2 = pd.DataFrame({'영어점수':[43,84], '수학점수':[90,98]}) 세로로 합치기 : axis = 0, (join ='inner' or join ='outer') pd.concat([df1, df2], axis = 0, join = 'inner') pd.concat([df1, df2], axis = 0, join = 'outer') 가로로 합치기 : axis = 1, (join ='inner' or join ='outer') pd.concat([df1, df2], axis = 1, join = 'inner') pd.conc..
파이썬 관련
import pandas as pd import numpy as np 데이터프레임 변경 (1) 열 이름 변경 일부 열 이름 변경 rename() 메소드를 사용해 변경 전후의 열 이름을 딕셔너리 형태로 나열하는 방법으로 변경 inplace=True 옵션을 설정해야 변경 사항이 실제 반영 inplace=False 조회만 data.rename(columns={ '수학' : '미적분', '영어' : '생활영어', '과학' : '지구과학', }, inplace=True) 모든 열 이름 변경 data.columns = ['미적분', '생활영어', '지구과학'] (2) 열 추가 data['추가할 요소'] = 값 (3) 열 삭제 : axis = 1(열) data.drop('삭제할 열의 이름', axis=1, inpla..
라이브러리 불러오기 import numpy as np 용어 정리 axis : 배열의 각 축 rank : 축의 개수 shape : 축의 길이, 배열의 크기 예시 ▼ 더보기 ex) 5 x 4 배열 arr = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12], [13,14,15,16], [17,18,19,20]]) print(arr.ndim) # 2 print(arr.shape) # shape(5, 4) axis 0과 axis 1을 갖는 2차원 배열 rank 2 array(2차원 배열) shape (5, 4) 차원 확인 (1차원, 2차원, 3차원 등등) # arr = np.array(2차원 배열) 있다고 가정 print(arr.ndim) # 2 출력 # arr = np.array..
동빈이는 N x M 크기의 직사각형 형태의 미로에 갇혀 있다. 미로에는 여러 마리의 괴물이 있어 이를 피해 탈출해야 한다. 동빈이의 위치는 (1, 1)이고 미로의 출구는 (N, M)의 위치에 존재하며 한번에 한 칸씩 이동할 수 있다. 이때 괴물이 있는 부분은 0으로, 괴물이 없는 부분은 1로 표시되어 있다. 미로는 반드시 탈출할 수 있는 형태로 제시된다. 이때 동빈이가 탈출하기 위해 움직여야 하는 최소 칸의 개수를 구하시오. 칸을 셀 때는 시작 칸과 마지막 칸을 모두 포함해서 계산한다. 입력 조건 첫째 줄에 두 정수(4 = m: continue # 벽인 경우 무시 if graph[nx][ny] == 0: continue # 해당 노드를 처음 방문하는 경우에만 최단 거리 기록 if graph[nx][ny]..
N x M 크기의 얼음 틀이 있다. 구멍이 뚫려 있는 부분은 0, 칸막이가 존재하는 부분은 1로 표시된다. 구멍이 뚫려 있는 부분끼리 상, 하, 좌, 우로 붙어 있는 경우 서로 연결되어 있는 것으로 간주한다. 이때 얼음 틀의 모양이 주어졌을 때 생성되는 총 아이스크림의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 다음의 4 x 5 얼음 틀 예시에서는 아이스크림이 총 3개 생성된다. 00110 00011 11111 00000 아이스크림 총 3개 생성 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 처음에 푼 자바 코드(자바가 아직까지 익숙한 부분이 있어서) ▽ 더보기 import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import jav..
BFS (Breath-First Search) BFS는 너비 우선 탐색이라고도 부르며, 그래프에서 가까운 노드부터 우선적으로 탐색하는 알고리즘 BFS는 큐 자료구조를 이용하며, 구체적인 동작 과정은 다음과 같습니다. 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리를 합니다. 큐에서 노드를 꺼낸 뒤에 해당 노드의 인접 노드 중에서 방문하지 않은 노드를 모듀 큐에 삽입하고 방문 처리합니다. 더 이상 2번의 과정을 수행할 수 없을 때까지 반복합니다. BFS 동작 예시 [Step 0] 그래프를 준비합니다. (방문 기준: 번호가 낮은 인접 노드부터) 시작 노드: 1 [Step 1] 시작 노드인 '1'을 큐에 삽입하고 방문 처리를 합니다. [Step 2] 큐에서 노드 '1'을 꺼내 방문하지 않은 인접 노드 '2', '3..
