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apply, sapply, lapply 사용법 apply, sapply, lapply 함수의 사용법을 이해하고 적용하여 보자. In: library(dplyr) df_iris = iris df_iris_num = iris %>% select(-Species) str(df_iris_num) Out: 'data.frame':150 obs. of 4 variables: $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ... $ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ... $ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0..

Selenium과 BeautifulSoup를 활용한 크롤링 BeautifulSoup와 Selenium을 이용하여 피파 온라인의 데이터 센터에서 5월부터 10월까지의 포지션별 선수의 이용자 수 데이터를 크롤링 한 후, 피파 온라인의 포지션별 선수의 선호도를 확인할 것이다. 정적 크롤링만으로 해당 사이트의 데이터를 다 불러올 수 없기 때문에 정적 크롤링을 수행하는 BeautifulSoup와 동적 크롤링을 수행하는 Selenium을 함께 활용하여 크롤링을 수행하였다. 수행 과정은 다음과 같다. 1. 데이터 수집 과정 2. 크롤링 3. 시각화 1. 데이터 수집 과정 포지션별 선수의 이용자 수를 얻기 위해서는 피파 온라인의 데이터 센터(fifaonline4.nexon.com/datacenter/dailysquad)에 접속한 후, 다음 과정을 통해 수행하여야 한다. (1)..

BeautifulSoup를 활용한 크롤링 □ 크롤링의 순서 (1) 원하는 페이지의 HTML 데이터를 받기 (2) HTML을 분석(파싱) 가능한 형태로 가공 (3) 원하는 데이터를 추출 In: import urllib.request # 웹페이지 접속 req = urllib.request.Request('https://naver.com') # 웹서버를 Request하기 위한 객체 생성 res = urllib.request.urlopen(req) # Reqeust한 객체에 대한 urlopen 함수의 수행결과를 변수에 저장 html_byte = res.read() # read 함수를 통해 바이트 형태로 저장 html_str = html_byte.decode('UTF8') # 문자열로 사용하기 위해 UTF-8로 디코딩 수행 html_splt = html..

[Level 2] 가장 큰 정사각형 코딩테스트 연습 - 가장 큰 정사각형 찾기 [[0,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[0,0,1,0]] 9 programmers.co.kr def solution(b): len_x = len(b) len_y = len(b[0]) for x in range(1, len_x): for y in range(1, len_y): if b[x][y] == 1: b[x][y] = min(b[x][y-1], b[x-1][y], b[x-1][y-1])+1 return(max([i for x in b for i in x])**2) ▷ 이 문제의 가장 핵심은 DP(Dyanamic Programming)을 이용하여 푸는 것이다. DP를 이용하지 않을 경우, 시간이 초과되는 문제가 발생한다. 따라서 정사각형의 모..

LSTM(Long Short-Term Memories model) 구현 파이토치를 이용하여 LSTM(Long Short-Term Memories model)을 구현할 것이다. 사용될 데이터는 아마존의 주가로 종가와 거래량을 이용하여, 일주일 뒤의 종가를 예측하는 것이 목적이다. 데이터는 여기(www.kaggle.com/camnugent/sandp500)에서 얻을 수 있다. 데이터구현 과정은 다음과 같다. 1. 데이터 전처리 2. 모델 설정 3. 모델 학습 4. 학습 결과 1. 데이터 전처리 In: import pandas as pd from numpy import array from numpy import hstack import matplotlib.pyplot as plt import torch def min_max_scaler(arr): min_arr = min(arr)..

매개효과(Mediating effect) □ 매개효과(Mediating effect) - 독립변수가 종속변수에 유의한 영향을 미칠 때, 그 사이에 매개변수를 통해 그 영향이 전달되는 경우 - X(독립변수) → M(매개변수) → Y(종속변수) □ 매개효과의 종류 (1) 부분매개 효과 (2) 완전매개 효과 □ 매개효과 검증방법 - Baron & Kenny (1986) 방법 [1단계] X → M [2단계] X → Y [3단계] X + M → Y (1) 부분매개 효과 검증 [1단계] M = a + b1*X → b1 유의 [2단계] Y = a + phi*X → phi 유의 [3단계] Y = a + b2*X + b3*M → b3, b2 유의 ▷ 위의 3단계의 각 계수의 유의 조건을 만족할 경우, 부분매개효과가 나타난다고 볼 수 있다. (2) 완전매개 효과..

[Level 2] 문자열 압축 코딩테스트 연습 - 문자열 압축 데이터 처리 전문가가 되고 싶은 어피치는 문자열을 압축하는 방법에 대해 공부를 하고 있습니다. 최근에 대량의 데이터 처리를 위한 간단한 비손실 압축 방법에 대해 공부를 하고 있는데, 문자 programmers.co.kr def solution(s): len_s = len(s) cand = [] if len_s < 3: return len_s for u in range(1, int(len_s/2)+1): splt_s = [s[u*i:u*(i+1)] for i in range(int(len_s/u)+1)] comp_s = [] prev = splt_s.pop(0) cnt = 1 while splt_s: cur = splt_s.pop(0) if cur == prev: cnt +..

[Level 2] 구명보트 코딩테스트 연습 - 구명보트 무인도에 갇힌 사람들을 구명보트를 이용하여 구출하려고 합니다. 구명보트는 작아서 한 번에 최대 2명씩 밖에 탈 수 없고, 무게 제한도 있습니다. 예를 들어, 사람들의 몸무게가 [70kg, 50kg, 80kg, 5 programmers.co.kr def solution(ppl, lim): ppl.sort() cnt = 0 while ppl: if len(ppl) == 1: cnt += 1 break cur_cnt = cnt for i in reversed(range(1, len(ppl))): if ppl[0]+ppl[i]

[Level 2] 전화번호 목록 (Python) 코딩테스트 연습 - 전화번호 목록 전화번호부에 적힌 전화번호 중, 한 번호가 다른 번호의 접두어인 경우가 있는지 확인하려 합니다. 전화번호가 다음과 같을 경우, 구조대 전화번호는 영석이의 전화번호의 접두사입니다. 구조�� programmers.co.kr def solution(p_b): for i in range(len(p_b)): for j in range(i+1, len(p_b)): if p_b[i] == p_b[j][:len(p_b[i])] or p_b[j] == p_b[i][:len(p_b[j])]: return False return True ▷ 전화번호 목록에 있는 전화번호 두 개를 선택하여 비교하도록 for 문을 이용한 이중루프를 구현하였다. ▷ 주의할 점은 전화번호의 접두어를 비교할 때, ..

[Level 2] H-Index (Python) 코딩테스트 연습 - H-Index H-Index는 과학자의 생산성과 영향력을 나타내는 지표입니다. 어느 과학자의 H-Index를 나타내는 값인 h를 구하려고 합니다. 위키백과1에 따르면, H-Index는 다음과 같이 구합니다. 어떤 과학자가 발표 programmers.co.kr def solution(c): candi_h = [] if not max(c): return 0 for h in range(1, max(c)+1): l_h = 0 u_h = 0 for i in range(len(c)): if c[i] >= h: u_h += 1 if c[i] = h) and (l_h

순환 신경망(Recurrent Neural Network) 구현 파이토치를 이용하여 순환 신경망(Recurrent Neural Network)를 구현할 것이다. 구현 과정은 다음과 같다. 1. 데이터 전처리 2. 모델 설정 3. 모델 학습 4. 학습 결과 1. 데이터 전처리 In: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np string = "To climb steep hills requires a slow pace at first." chars = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz ?!.,:;'01" char_list = [i for i in chars] n_letter = len(chars) def s..

[Level 2] 위장 (Python) 코딩테스트 연습 - 위장 programmers.co.kr def solution(clothes): clothes_num = {} for i in clothes: if i[1] in clothes_num: clothes_num[i[1]] += 1 else: clothes_num[i[1]] = 1 cnt = 1 for i in clothes_num.values(): cnt *= i+1 cnt -= 1 return cnt ▷ 이 문제는 키와 값으로 이루어진 딕셔너리를 이용하여 풀 수 있다. 의류의 종류를 키로, 해당 종류에 포함된 의류를 값으로 둔다. 첫 번째 for 문은 이를 구현하기 위한 코드이다. ▷ 전체 경우의 수는 각 해당 의류의 수에 1을 더한 후, 모두 곱한 뒤, 1을 빼준 것을 통해 구할 수 있..

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