시그모이드

공모전이랑 다른 일들때매 바쁘다가 마무리되고 오랜만에 심심해서 코테 안푼 거나 풀어보았다. 코딩테스트 연습 - 나머지가 1이 되는 수 찾기 자연수 n이 매개변수로 주어집니다. n을 x로 나눈 나머지가 1이 되도록 하는 가장 작은 자연수 x를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 답이 항상 존재함은 증명될 수 있습니다. 제한사항 입 programmers.co.kr 예전의 나였으면 수학적인 걸 우선적으로 찾으려 했을텐데 오늘은 귀찮아서 다 돌리다가 나머지 1나오면 되지뭐..하고 코드를 짰다. def solution(n): for i in range(2,n): if n%i == 1: break return i 1부터 시작해버리는 건 의미없어서 2부터 시작~ 굉장히 쉽게 풀렸다.

시군구와 계약년월을 행과 열로 같은 것끼지 묶고 싶다면? test = pd.DataFrame() test = df.groupby(['시군구', '계약년월'])['㎡당 가격(만원)'].mean() test = test.unstack() 이렇게 된다.

import pandas as pd from glob import glob file_names = glob("서울시학원정보(2016~2021)/*.csv") #폴더 내의 모든 csv파일 목록을 불러온다 total = pd.DataFrame() #빈 데이터프레임 하나를 생성한다 for file_name in file_names: temp = pd.read_csv(file_name, encoding='cp949') #csv파일을 하나씩 열어 임시 데이터프레임으로 생성한다 total = pd.concat([total, temp]) #전체 데이터프레임에 추가하여 넣는다

https://wjddyd66.github.io/opencv/OpenCV(7)/

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..