Seaborn의 상자 그림(Box Plot)은 범주형 데이터에 대한 분포를 시각적으로 비교할 때 유용하게 사용되는 그래프입니다. seaborn.boxplot() 함수를 호출하여 손쉽게 그릴 수 있으며, 이때 order 매개변수를 활용하면 박스가 표시되는 순서를 원하는 대로 지정할 수 있습니다.데이터 준비이번 예제에서는 CSV 파일 형태의 다음 데이터셋을 사용합니다 — Cricketers.csv먼저 필요한 라이브러리들을 임포트합니다.import seaborn as sb import pandas as pd import matplotli

Seaborn의 포인트 플롯(Point Plot)은 산점도 형태의 기호를 사용해 각 범주별 점 추정치(point estimate)와 신뢰 구간(confidence interval)을 한눈에 보여주는 시각화 기법입니다. 이러한 플롯은 seaborn.pointplot() 함수로 손쉽게 그릴 수 있으며, 오차 막대(error bar) 끝에 상한선, 즉 캡(cap)을 추가하고 싶다면 capsize 매개변수를 사용하면 됩니다. 데이터 준비 이번 예제에서는 크리켓 선수 정보가 담긴 CSV 파일(Cricketers.csv)을 데이터셋으로 사용

Seaborn 카운트 플롯(Count Plot)이란?Seaborn의 카운트 플롯(Count Plot)은 범주형 데이터의 각 항목별로 관측치가 몇 개씩 존재하는지를 막대(bar) 형태로 보여주는 그래프입니다. 이를 위해 seaborn.countplot() 함수를 사용하며, 막대의 색상과 테두리는 facecolor, linewidth, edgecolor 매개변수를 통해 자유롭게 꾸밀 수 있습니다.각 매개변수의 역할은 다음과 같습니다.facecolor : 막대 내부의 채우기 색상을 지정합니다. RGBA 값으로 투명도 조절도 가능합니다.l

여러 열을 기준으로 CSV 정렬하기pandas에서는 sort_values() 메서드를 사용하여 CSV 데이터를 여러 열을 기준으로 정렬할 수 있습니다. 여러 열을 기준으로 정렬한다는 것은, 첫 번째 열에 중복된 값이 있을 경우 그 순서가 두 번째 열의 값에 따라 결정된다는 의미입니다.예를 들어 Reg_Price(등록 가격) 열을 기준으로 정렬하면 가격이 같은 행이 여러 개 나올 수 있는데, 이때 두 번째 기준인 Car(차종) 열의 알파벳 순서대로 다시 정렬됩니다.1단계: CSV 파일 불러오기먼저 입력 CSV 파일인 SalesReco

Seaborn의 바이올린 플롯(Violin Plot)은 박스플롯(Boxplot)과 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimate)을 하나의 그래프로 결합하여 데이터의 분포를 시각화하는 강력한 도구입니다. 이 플롯은 seaborn.violinplot() 함수를 사용하여 손쉽게 그릴 수 있으며, 단일 열(column)만으로도 간단한 바이올린 플롯을 만들 수 있습니다.데이터셋 준비이번 예제에서는 크리켓 선수 정보가 담긴 CSV 파일인 Cricketers.csv를 데이터셋으로 사용합니다.필요한 라이브러리 가져오기먼저 Seabo

정수 값들로 이루어진 배열과 길이 k가 주어졌을 때, 해당 길이를 가진 부분 배열(subarray) 중에서 가장 큰 것을 찾아야 합니다. 두 부분 배열을 왼쪽부터 인덱스별로 비교했을 때, 처음으로 값이 달라지는 위치 i에서 subarray1[i] > subarray2[i]라면 subarray1이 더 큰 부분 배열입니다. 쉽게 말해 사전순(lexicographic) 비교 기준이라고 생각하면 됩니다.예를 들어 입력이 nums = [5, 3, 7, 9], k = 2라면, 만들 수 있는 부분 배열은 [5, 3], [3, 7], [7,

개요여러 개의 CSV 파일을 단일 데이터프레임으로 합치려면 파이썬의 glob 모듈을 활용하는 것이 가장 간편합니다. os.path.join() 메서드로 파일 경로 패턴을 지정한 뒤, 이를 concat() 함수 내부에서 함께 사용하면 여러 CSV 파일을 한 번에 손쉽게 병합할 수 있습니다.1. 필요한 라이브러리 임포트하기먼저 필요한 라이브러리들을 임포트합니다. pandas 라이브러리는 관례적으로 pd라는 별칭(alias)으로 불러옵니다.import pandas as pd import glob import os2. 예제용 CSV 파일

Python에서 pandas DataFrame을 CSV 파일로 저장하려면 to_csv() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 DataFrame의 데이터를 쉼표로 구분된 텍스트 형식(CSV)으로 변환하여 지정한 경로에 파일로 저장해 줍니다. 1. 딕셔너리 준비하기 먼저 예제에 사용할 리스트 형태의 딕셔너리를 생성합니다. # 리스트 값으로 이루어진 딕셔너리 d = {Car: [BMW, Lexus, Audi, Mercedes, Jaguar, Bentley], Date_of_purchase: [2020-10-10, 2020-1

문제 설명배열 nums가 주어졌을 때, 모든 요소의 곱이 양수(+)가 되는 부분 배열(subarray) 중에서 가장 긴 길이를 찾아야 합니다.예를 들어 입력이 nums = [2,-2,-4,5,-3]이라면 정답은 4입니다. 처음 네 개의 요소 [2, -2, -4, 5]로 구성된 부분 배열의 곱은 2 × (-2) × (-4) × 5 = 80으로 양수이기 때문입니다.핵심 아이디어곱이 양수가 되려면 부분 배열에 포함된 음수의 개수가 반드시 짝수여야 합니다. 또한 배열에 0이 포함되면 곱이 0이 되어 버리므로, 0을 기준으로 배열을 여러 구

Pandas를 사용하면 하나의 CSV 파일을 특정 기준에 따라 여러 개의 파일로 손쉽게 분할할 수 있습니다. 이 글에서는 기존 CSV 파일을 불러온 뒤, groupby() 함수를 이용해 차종(Car)별로 데이터를 그룹화하고 각각 별도의 CSV 파일로 저장하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다. 예제 입력 파일 다음과 같은 CSV 파일이 있다고 가정해 보겠습니다. SalesRecords.csv 이 파일에서는 차종 이름을 기준으로 BMW.csv, Lexus.csv, Jaguar.csv 총 3개의 CSV 파일을 생성하는 것이 목표입니다.

Seaborn의 바이올린 플롯(Violin Plot)은 박스플롯(boxplot)과 커널 밀도 추정(kernel density estimate)을 하나의 그래프로 결합하여 데이터 분포를 시각화하는 강력한 도구입니다. 이 플롯은 seaborn.violinplot() 함수를 사용해 손쉽게 그릴 수 있으며, inner 파라미터에 "stick" 값을 지정하면 각 관찰값을 막대(스틱) 형태로 바이올린 내부에 표시할 수 있습니다.1. 필요한 라이브러리 불러오기먼저 시각화와 데이터 처리에 필요한 라이브러리들을 임포트합니다.imp

Seaborn 스웜 플롯(Swarm Plot)이란? Seaborn의 스웜 플롯(Swarm Plot)은 범주형 데이터를 시각화하는 산점도(scatterplot)의 한 종류로, 각 데이터 포인트가 서로 겹치지 않도록 자동으로 조정되어 배치됩니다. 덕분에 데이터의 실제 분포와 밀도를 한눈에 파악할 수 있으며, 개별 관측값까지 명확하게 드러난다는 장점이 있습니다. 스웜 플롯은 seaborn.swarmplot() 함수를 사용해 그릴 수 있고, 수치형 변수를 하나만 지정하면 단일 수평 방향의 플롯이 생성됩니다. 데이터셋 준비 이번 예제에서는

Seaborn의 Swarm Plot(스웜 플롯)은 점들이 서로 겹치지 않도록 배치되는 범주형 산점도를 그리는 데 사용됩니다. 이때 seaborn.swarmplot() 함수를 활용하며, 범주형 변수를 x축 또는 y축 좌표 중 하나로 지정하기만 하면 해당 변수를 기준으로 스웜을 손쉽게 그룹화할 수 있습니다.데이터 준비이번 예제에서는 CSV 파일 형태로 저장된 다음 데이터셋을 사용합니다 — Cricketers2.csv먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.import seaborn as sb import pandas as pd import

Seaborn 막대 그래프란?Seaborn의 막대 그래프(Bar Plot)는 점 추정값과 신뢰 구간을 사각형 막대 형태로 시각화하는 데 사용됩니다. 이때 seaborn.barplot() 함수를 활용하며, capsize 매개변수를 사용하면 오차 막대 끝부분에 캡(cap)을 추가하여 그래프를 더욱 명확하게 표현할 수 있습니다.이번 예제에서는 다음과 같은 CSV 파일(Cricketers2.csv)을 데이터셋으로 사용합니다.1. 필요한 라이브러리 가져오기먼저 Seaborn, Pandas, Matplotlib 라이브러리를 임포트합니다.imp

바이올린 플롯(Violin Plot)이란? Seaborn의 바이올린 플롯은 박스플롯(Boxplot)과 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimate)을 하나의 그래프로 결합한 시각화 기법입니다. 단순히 중앙값과 사분위수만 보여주는 박스플롯과 달리, 데이터가 어떤 구간에 밀집되어 있는지 전체적인 분포 형태를 부드러운 곡선으로 확인할 수 있다는 것이 큰 장점입니다. 이 글에서는 seaborn.violinplot() 함수를 사용하여, 범주형 변수를 기준으로 그룹화된 열들의 수직 바이올린 플롯을 그리는 방법을 단계별로 살펴보겠

데이터 분석에서 밀도 플롯(Density Plot)은 데이터가 어떻게 분포되어 있는지 시각적으로 파악하는 데 유용한 도구입니다. 이 글에서는 CSV 파일 형태의 데이터셋을 대상으로 Pandas의 plot.density() 메서드를 사용해 밀도 플롯을 그리는 방법을 알아보겠습니다.1. 필요한 라이브러리 불러오기먼저 데이터 처리를 위한 pandas와 시각화를 위한 matplotlib 라이브러리를 임포트합니다.import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt2. CSV 파일에서 데이터 불러오기예

문제 정의이진 문자열 s가 주어졌을 때, 이를 세 개의 비어 있지 않은 부분 문자열 s1, s2, s3로 분할한다고 가정해 봅시다. 이때 s1, s2, s3를 순서대로 이어 붙이면 원래 문자열 s와 같아야 합니다(s1 + s2 + s3 = s). 우리가 구해야 할 것은 세 부분 문자열에 포함된 문자 1의 개수가 모두 동일하도록 s를 나누는 방법의 수입니다. 답은 매우 커질 수 있으므로 10^9+7로 나눈 나머지를 반환해야 합니다.예시입력이 s = "11101011"이라면 출력은 2가 됩니다. 다음 두 가지 방식으로

문제 개요배열 arr가 주어졌을 때, 배열에서 하나의 연속된 하위 배열(subarray)을 제거하여 남은 원소들이 비내림차순(non-decreasing order), 즉 왼쪽에서 오른쪽으로 갈수록 값이 감소하지 않는 순서가 되도록 만들어야 합니다. 이때 제거해야 하는 가장 짧은 하위 배열의 길이를 구하는 것이 이 문제의 목표입니다.예를 들어 입력이 arr = [10, 20, 30, 100, 40, 20, 30, 50]이라면 결과는 3입니다. 가운데의 [100, 40, 20] 부분만 제거하면 남은 원소들은 [10, 20, 30, 30

문제 소개 두 개의 배열 nums1과 nums2가 주어졌을 때, 아래 두 규칙 중 하나를 만족하는 삼중항(triplet)의 총 개수를 구하는 프로그램을 만들어 보겠습니다. 타입 1: nums1[i]^2 = nums2[j] * nums2[k] 를 만족하는 삼중항 (i, j, k) — 단, 0 <= i < len(nums1) 이고 0 <= j < k < len(nums2) 타입 2: nums2[i]^2 = nums1[j] * nums1[k] 를 만족하는 삼중항 (i, j, k) — 단, 0 <= i

문제 개요 문자열 s와 정수 배열 cost가 주어집니다. 여기서 cost[i]는 s의 i번째 문자를 삭제할 때 드는 비용을 의미합니다. 우리가 구해야 하는 값은 문자열 안에 같은 문자가 두 개 연속으로 배치되지 않도록 만들기 위해 필요한 최소 삭제 비용입니다. 주의할 점은 선택한 문자들을 동시에 삭제한다는 것입니다. 따라서 어떤 문자를 삭제하더라도 다른 문자들의 삭제 비용은 변하지 않습니다. 예시로 이해하기 입력이 s = pptpp, cost = [2,3,4,5,2]라고 가정해 봅시다. 이때 출력은 4입니다. 첫 번째 p와 마지막