초보 개발자의 일기

4673번: 셀프 넘버 셀프 넘버는 1949년 인도 수학자 D.R. Kaprekar가 이름 붙였다. 양의 정수 n에 대해서 d(n)을 n과 n의 각 자리수를 더하는 함수라고 정의하자. 예를 들어, d(75) = 75+7+5 = 87이다. 양의 정수 n이 주어졌을 때, www.acmicpc.net 문제 셀프 넘버는 1949년 인도 수학자 D.R. Kaprekar가 이름 붙였다. 양의 정수 n에 대해서 d(n)을 n과 n의 각 자리수를 더하는 함수라고 정의하자. 예를 들어, d(75) = 75+7+5 = 87이다. 양의 정수 n이 주어졌을 때, 이 수를 시작해서 n, d(n), d(d(n)), d(d(d(n))), ...과 같은 무한 수열을 만들 수 있다. 예를 들어, 33으로 시작한다면 다음 수는 33 +..

안녕하세요! 오늘은 지난주에 학원에서 배웠던 내용을 토대로 음원사이트 멜론(Melon)의 일간 차트 크롤러를 만들어봤어요! 기록도 하고 복습도 할 겸 과정을 올리려구요. 곡명, 앨범명, 상세 정보와 좋아요 수, 가사까지 수집할 수 있게 만들었는데요. 좋아요와 가사를 이용해서 시각화도 진행해볼 예정입니다! 첫 번째 포스팅은 '크롤링을 위한 준비사항'입니다. 저는 주피터 노트북과 크롬 드라이버를 이용했어요! 주피터 노트북이 설치 되어있다는 가정 하에 진행하겠습니다. 크롬드라이버를 설치하기 위해서 구글에 'chrome driver'라고 검색하시거나, 한글로 '크롬 드라이버'라고 검색하시면 링크가 나옵니다. 맨 윗부분의 링크를 클릭해주세요! 링크를 클릭하면 아래와 같은 페이지에 접속하게 됩니다. 크롬 드라이버의..

8958번: OX퀴즈 "OOXXOXXOOO"와 같은 OX퀴즈의 결과가 있다. O는 문제를 맞은 것이고, X는 문제를 틀린 것이다. 문제를 맞은 경우 그 문제의 점수는 그 문제까지 연속된 O의 개수가 된다. 예를 들어, 10번 문제의 점수 www.acmicpc.net 문제 "OOXXOXXOOO"와 같은 OX퀴즈의 결과가 있다. O는 문제를 맞은 것이고, X는 문제를 틀린 것이다. 문제를 맞은 경우 그 문제의 점수는 그 문제까지 연속된 O의 개수가 된다. 예를 들어, 10번 문제의 점수는 3이 된다. "OOXXOXXOOO"의 점수는 1+2+0+0+1+0+0+1+2+3 = 10점이다. OX퀴즈의 결과가 주어졌을 때, 점수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 테스트 케이스의 개수가 주어진다. 각 테..

1546번: 평균 첫째 줄에 시험 본 과목의 개수 N이 주어진다. 이 값은 1000보다 작거나 같다. 둘째 줄에 세준이의 현재 성적이 주어진다. 이 값은 100보다 작거나 같은 음이 아닌 정수이고, 적어도 하나의 값은 0보 www.acmicpc.net 문제 세준이는 기말고사를 망쳤다. 세준이는 점수를 조작해서 집에 가져가기로 했다. 일단 세준이는 자기 점수 중에 최댓값을 골랐다. 이 값을 M이라고 한다. 그리고 나서 모든 점수를 점수/M*100으로 고쳤다. 예를 들어, 세준이의 최고점이 70이고, 수학점수가 50이었으면 수학점수는 50/70*100이 되어 71.43점이 된다. 세준이의 성적을 위의 방법대로 새로 계산했을 때, 새로운 평균을 구하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 시험 본 과목의 개..

예시용 df생성 df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), index=None, columns=['price', 'qty', 'price', 'qty']) df 새 column 추가하기 마지막에 컬럼 추가 df['name'] = '-' # name 컬럼을 추가한다. df 원하는 위치에 컬럼 추가 예시용 df 생성 컬럼 추가 df.insert(2, 'name', '-', allow_duplicates=False) # 중복허용 안함 df 중복허용을 하지 않으면 같은 이름의 컬럼을 중복 생성할 수 없다. 기본 테이블을 멀티 column, index로 바꾸기 예시용 df생성 멀티 컬럼으로 만들기 import pandas as pd df2 = pd.DataFrame(df1...

변형 예시를 위한 튜플 생성 tuples = list(zip(*[['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']])) tuples [('bar', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', 'one'), ('baz', 'two'), ('foo', 'one'), ('foo', 'two'), ('qux', 'one'), ('qux', 'two')] Multi Index 생성 index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) index MultiIndex(levels=..