취업하고싶어요

진짜 너무 힘들다...import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfile_path = 'manufacturing_data_400.csv'df = pd.read_csv(file_path)# 1) 라인별 그룹화 및 총합 계산grouped = df.groupby('Line').sum().reset_index()# 데이터 타입과 길이 확인print(grouped['Line'])print(grouped['Production'].values)print(grouped['Defects'].values)x = np.arange(len(grouped['Line']))  # 라인 이름을 정수 인덱스로 변환production = grouped['P..

Date    Line  Production  Defects  Temperature 0  2024-01-01  Line A         131       10         26.4 1  2024-01-01  Line B         103        4         27.3 2  2024-01-01  Line C         117     9999         26.5 3  2024-01-02  Line A         137        8         26.4 4  2024-01-02  Line B         121     9999         24.9총 400개의 행과 5개의 열로 구성됨.열별 데이터 타입:Date: 문자열 (object)Line: 문자열 (object)Prod..

이번엔 좌석등급별 생존자 시각화 데이터를 만들어보았다  # 필요한 라이브러리 임포트 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 타이타닉 데이터 로드 df = sns.load_dataset('titanic') # 결측값 제거 df_clean = df.dropna(subset=['pclass', 'survived']) # Pclass별 생존율 계산 pclass_survival_rate = df_clean.groupby('pclass')['survived'].mean() # 시각화 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.barplot(x=pclass_survival_rate.index, y=pclass..

# 필요한 라이브러리 임포트 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 1. 데이터 로드 # Seaborn의 타이타닉 데이터셋 사용 df = sns.load_dataset('titanic') # 2. 데이터 확인 print(df.head())  # 데이터의 상위 5개 행 확인 print(df.info())  # 데이터 구조 및 결측값 확인 # 3. 데이터 전처리 # 결측값 제거 df = df.dropna(subset=['age', 'sex', 'pclass', 'survived']) # 연령대를 새롭게 정의 (0-10: 어린이, 11-20: 청소년, 21-30: 청년 등) bins = [0, 10, 20, 30,..

def find_top_seller(sales_data):     # 초기값 설정     top_product = None     max_sales = 0          # 딕셔너리의 key와 value를 직접 순회하며 최대값 찾기     for product, sales in sales_data.items():         if sales > max_sales:  # 최대 판매 수량 갱신             max_sales = sales             top_product = product          return top_product, max_sales # 예시 데이터 sales_data = {     "Motherboard": 50,     "SSD": 2,     "Graphic..

어제부터 오늘까지 내일배움캠프에서 파이썬 과제를 내려주셔서열심히 하고있습니다 오늘은 과제있는 문제 중에 신기한 방식으로 코딩이 가능한 문제가 있어 TIL에 남겨보기로 했다   하단에 있는 python 예시를 보면 def와 return, range 함수가 쓰여 있는 걸 확인 할 수가 있다문제에서 말이 좀 어렵게 쓰여져 있어 이해가 어려울 수 있는데요약하자면 " 특정 수량 이상 생산한 날의 생산 수량 합: 830이나올 수 있게 코드를 입력해봐라~" 하는 것 이다. 예시를 보고 코딩을 구성해보면 파이썬을 이해한 사람과 아직은 미숙한 사람의 티가 난다  production_counts = [100, 150, 120, 130, 110, 180, 140] def calculate_range_total(product..

이런 내용의 파이썬 활용 문제가 제시되었다나는 두 눈을 의심하며 "이런 조건으로 어떻게 코딩을 하라고?" 라며머리를 쥐어짰다 "믿을 수 없다, 이게 초보자가 할 수준이야?"하지만 해보기로 마음 먹었다..비록 에러로 포위섬멸을 몇번 당했지만 해당 코드도 사실상 빈칸 채우기 느낌의 문제이다, 앞서 배운 for 반복문과 if함수를 적절히 버무리면뭔가 나오지 않을까 싶어 닥치는 대로 집어넣어봤다. # 전체 품목 데이터 (품목명: 중량(g)) factory_products = {     "Sausage_A": 90,     "Sausage_B": 120,     "Sausage_C": 110,     "Sausage_D": 115,     "Sausage_E": 98,     "Sausage_F": 70,    ..

오늘은 파이썬 문법을 다채롭게 배운 하루였다.쉽지않은 녹록치않은 파이썬 문법... 컴퓨터와 대화를 해보고싶지만 제2 외국어를 배우는 기분이다.  형식 : def solution(n):           answer = []           return answer  문제 : 자연수 n을 뒤집어 각 자리 숫자를 원소로 가지는 배열 형태로 리턴해주세요. 예를들어 n이 12345이면 [5,4,3,2,1]을 리턴합니다. 제한 조건 n은 10,000,000,000이하인 자연수입니다. 코드 설명str(n):자연수 n을 문자열로 변환하여 각 자리 숫자를 처리할 수 있도록 합니다.[::-1]:문자열을 뒤집는 슬라이싱 기법입니다. 이를 통해 숫자의 순서를 반전시킵니다.리스트 컴프리헨션:[int(digit) for di..

파이썬은 데이터 분석에 가장 널리 사용되는 언어 중 하나로초보자부터 전문가까지 모두 활용하기 쉽고 강력한 도구입니다. 1. 사용하기 쉬운 언어파이썬은 문법이 간결하고 직관적이어서 프로그래밍 경험이 없는 사람도 빠르게 배울 수 있습니다.자연어에 가까운 코드 스타일로 작성이 가능하여 읽고 이해하기 쉽습니다.예: 데이터를 불러오고 간단히 분석하는 코드import pandas as pd data = pd.read_csv("data.csv")  # 데이터 파일 읽기print(data.describe())  # 데이터 요약 출력2. 풍부한 데이터 분석 라이브러리파이썬은 데이터 분석에 최적화된 강력한 라이브러리를 제공합니다. 몇 가지 주요 라이브러리는 다음과 같습니다:pandas: 데이터 정리 및 분석 import ..

1주차 온보딩 회고록1) 온보딩을 통해 내가 느낀 점내일배움캠프의 체계적인 학습 환경: 온보딩 주차 동안 캠프의 전반적인 학습 흐름을 이해하고 적응할 수 있어 좋았습니다. 특히, 스크럼(Scrum) 활동을 통해 팀원들과 학습 내용을 공유하며 협업의 중요성을 실감했습니다.제조 공정과 데이터 분석의 연결성: 제조 공정과 데이터 분석의 상관관계를 탐구하는 과정에서 실무적이고 흥미로운 접근 방식을 경험할 수 있었습니다.팀 활동과 개인 학습의 조화: 개인적으로 집중할 수 있는 학습과 팀원들과의 소통 및 협력을 동시에 경험하며, 서로 보완적인 역할을 할 수 있음을 느꼈습니다.온보딩 기간의 중요성: 캠프 초기에 제공된 적응 기간 덕분에 긴장감을 줄이고 프로그램의 전반적인 구조를 이해할 수 있었습니다.2) 게임 QA/..