시그모이드

여러개를 포문돌려서 처리하려는데 매번 새로운 변수를 선언해버리는 방법은 없을까?????????????? 항상 이걸 몰랐다 근데 찾았다. 연도별 아파트매매, 상업업무용 매매에 대한 정보를 합쳐야한다..후 http://rtdown.molit.go.kr/ http://rtdown.molit.go.kr/ rtdown.molit.go.kr 여기서 다운받았다. 2016, 2017년 등등 데이터프레임으로 만들어야하는데 언제 노가다함.. import pandas as pd year = [2016,2017,2018,2019,2020,2021] for j in year: globals()['apart{}'.format(j)] = pd.read_csv(f'./gangseo/{j}아파트매매.csv', encoding='cp9..

데이터 전처리를 하다보면 하나의 행에서 원하는 값만 뽑아내고 싶을 때가 있다. 대충 예시를 위해 만들어본 csv파일 여기서 1번컬럼에서 J가 들어가는 것들만 뽑아내고 싶다고 한다면? import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv', encoding='cp949') j_df = df[df['1번컬럼'].str.contains('J')] # j_df = df[df['1번컬럼'].str.contains('J', na=False)]

수집한 데이터를 가지고 챔피언들의 티어를 계산하는 코드입니다. 어디서 가중치를 더 줄것인지 혹은 뺄 것인지 정할 수 있고 또 얼마나 더하고 뺄지 산정할 수 있습니다. 기본 틀은 이렇게 되고 사람마다 다 각자 생각이 다르니까 알아서 조정하면서 수정하시면 됩니다. 라인별로 정리했습니다. 라인별 티어 (입력할 라인정보 : 'TOP','JUG','MID','BOT','SUP') import numpy as np import pandas as pd from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account from google.cloud import storage import pprint import json credentials = s..

바로 위에 업로드한 코드를 돌려서 생성된 csv 파일을 가지고 가장 승률이 좋은 조합들을 찾는 코드입니다. import numpy as np import pandas as pd from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account from google.cloud import storage import pprint import json credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file('admin.json') bigquery_client = bigquery.Client(credentials=credentials, project='cslee-323908')..

젠킨스와 빅스토리지를 잘 활용하면 계속해서 수집할 수 있습니다. var.txt로 저장된 매치아이디를 통해서 게임정보를 불러오고 csv로 저장함 from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account from google.cloud import storage import pandas as pd from datetime import datetime import csv from datetime import datetime import os # 인게임 데이터가져와서 팀조합, 포지션 모으는 함수 def combi_position(ingame): df3 = pd.DataFrame({'Win': [], 'Lose': [], 'Win_Po..

롤의 포지션별로 승률과 밴픽률을 합산하면 어떤 챔프가 좋은 챔프인지 알 수 있지 않을까? 라는 생각으로 만들어본 코드 만들면서 생각하지 못했던 부분은 ban_rate는 전체챔프가 다들어있어서 편향되는 경우가 많았다. 일단 값을 승률에 비해서 1/100로 줄였다. from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account from google.cloud import storage import ast import pandas as pd import numpy as np import pyarrow credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file('admin.js..

플레티넘 1,2,3의 유저정보를 빅쿼리에 저장해두었다. 플레 1,2,3의 챔프 밴픽률을 구해보자 from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account from google.cloud import storage import ast import numpy as np import pyarrow credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file('admin.json') bigquery_client = bigquery.Client(credentials=credentials, project='빅쿼리프로젝트') storage_client = storage.Clien..

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12899 코딩테스트 연습 - 124 나라의 숫자 programmers.co.kr 문제 설명 124 나라가 있습니다. 124 나라에서는 10진법이 아닌 다음과 같은 자신들만의 규칙으로 수를 표현합니다. 124 나라에는 자연수만 존재합니다.124 나라에는 모든 수를 표현할 때 1, 2, 4만 사용합니다. 예를 들어서 124 나라에서 사용하는 숫자는 다음과 같이 변환됩니다. 문제가 쉬운 것 같으면서도 은근히 헷갈리는 문제다. 3이상 부터는 숫자가 10진법과 다르기 때문에 n이 3이상인 경우부터 체크했다. def solution(n): hab = 0 cnt = 0 while n > 3 : if n%3 == 0 : hab..

데이터들을 이것저것 만져보고 처리하다보니까 태그정보가 str형태로 저장되어버리는 문제가 생겼다. 이걸 int로 바꿔주어야하는 작업이 필요해졌다. 바빠서 정신없이 하다보니까 이런 실수를 범해버렸다...다시 뜯어보기보다는 이걸 일단 호로록 바꿔버리는 작업을 해야겠다. import numpy as np import pandas as pd test = pd.read_csv('C:/RiotProject/210902Tag_result_final.csv') win = test[['win_tags']] lose = test[['lose_tags']] win = win.values lose = lose.values # def str_to_array(one_tag): total = [] team = [] for i in ..

LG 공고를 보다가 코딩테스트 예제를 보고 한번 풀어보았다. 많은 예시들이 있는 것이 아니라 이게 정답이라고 할 수는 없지만 일단 내 생각에 이게 맞는 것도 같고.. 반례를 찾아보려 노력했는데 찾기 힘들어서 끄적일겸 기록할겸 포스팅!! [요구사항] 마리오게임은버섯을규칙에맞게먹어서키를최대한키우는단순한게임으로가장키를많이키운사람이우승이다. 값범위 1. 버섯의개수N (N=자연수, 1≤N≤150,000) 2. 버섯은일렬로늘어져있으며0번부터N-1번까지있음 3. 버섯에써있는숫자P (P=자연수, 1≤P≤500) 버섯을먹는규칙 1. 버섯은0번부터순서대로먹을지먹지않을지결정해야함 2. 첫번째로먹은버섯의숫자만큼키가커짐 3. 두번째로먹은버섯의숫자만큼키가작아짐 4. 즉, 홀수번째로먹은버섯의숫자만큼커지고짝수번째로먹은숫자만큼작아짐 ..