[코드잇] 대학교 강의실 배정하기1

In [6]:

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container { width:1200px !important; }</style>"))

수강 신청이 완료되었습니다. 이제 각 과목을 수강하는 학생수에 따라 크기가 다른 강의실을 배치하려고 합니다.

강의실은 규모에 따라 “Auditorium”, “Large room”, “Medium room”, “Small room” 총 4가지 종류가 있습니다.

아래 조건에 따라 강의실 종류를 지정해 주세요.

• 80명 이상의 학생이 수강하는 과목은 “Auditorium”에서 진행됩니다.
• 40명 이상, 80명 미만의 학생이 수강하는 과목은 “Large room”에서 진행됩니다.
• 15명 이상, 40명 미만의 학생이 수강하는 과목은 “Medium room”에서 진행됩니다.
• 5명 이상, 15명 미만의 학생이 수강하는 과목은 “Small room”에서 진행됩니다.
• 폐강 등의 이유로 status가 “not allowed”인 수강생은 room assignment 또한 “not assigned”가 되어야 합니다.

In [1]:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./enrolment_2.csv')
df.head(5)

Out[1]:

	id	year	course name	status
0	2777729	1	science	allowed
1	2777730	2	science	allowed
2	2777765	1	arts	allowed
3	2777766	2	arts	allowed
4	2777785	1	mba	allowed

In [2]:

df['room assignment'] = 'not assigned'
df.head(5)

Out[2]:

	id	year	course name	status	room assignment
0	2777729	1	science	allowed	not assigned
1	2777730	2	science	allowed	not assigned
2	2777765	1	arts	allowed	not assigned
3	2777766	2	arts	allowed	not assigned
4	2777785	1	mba	allowed	not assigned

In [3]:

con_allowed = df['status'] == 'allowed'
count = df.loc[con_allowed,'course name'].value_counts()  


aud = list(count[count >= 80].index)
large = list(count[(count >= 40) & (count < 80)].index)
medi = list(count[(count >= 15) & (count < 40)].index)
small = list(count[(count >= 5) & (count < 15)].index)
  
    
## 이부분이 틀렸음    
for room in aud:
    df.loc[df["course name"] == room, "room assignment"] = 'Auditorium'

for room in large:
    df.loc[df["course name"] == room, "room assignment"] = 'Large room'

for room in medi:
    df.loc[df["course name"] == room, "room assignment"] = 'Medium room'

for room in small:
    df.loc[df["course name"] == room, "room assignment"] = 'Small room'



df['room assignment'].value_counts()

Out[3]:

not assigned    542
Medium room     531
Small room      443
Auditorium      387
Large room       97
Name: room assignment, dtype: int64

In [4]:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./enrolment_2.csv')

con_allowed = df['status'] == 'allowed'

count = df.loc[con_allowed,'course name'].value_counts()  #allowed 인 course name

"""
type(course_counts)으로 자료형을 확인해보면, course_counts는 series
course_counts >= 80는 각 값과 80을 비교해서, True/False를 돌려주기 때문에,
course_counts[course_counts >= 80] 는 series를 boolean인덱싱한 것
"""

# 각 강의실 규모에 해당되는 과목 리스트 만들기
aud = list(count[count >= 80].index)
large = list(count[(count >= 40) & (count < 80)].index)
medi = list(count[(count >= 15) & (count < 40)].index)
small = list(count[(count >= 5) & (count < 15)].index)

not_allowed = df["status"] == "not allowed"
df.loc[not_allowed, "room assignment"] = "not assigned"


"""
allowed 과목에 대해 값 지정해주기

course_counts는 각각의 status가 allowed인 과목들을 value count한것으로 전체의 케이스를 대변하는게 아니다
그 중에서 status가 not allowed인 행이 있을 수도 있는거에요
그래서 마지막에 status에 대한 boolean indexing을 통해 이를 걸러 준 것
""" 
for room in aud:
    df.loc[(df["course name"] == room) & con_allowed, "room assignment"] = 'Auditorium'

for room in large:
    df.loc[(df["course name"] == room) & con_allowed, "room assignment"] = 'Large room'

for room in medi:
    df.loc[(df["course name"] == room )& con_allowed, "room assignment"] = 'Medium room'

for room in small:
    df.loc[(df["course name"] == room) & con_allowed, "room assignment"] = 'Small room'
    
df['room assignment'].value_counts()

Out[4]:

not assigned    552
Medium room     531
Small room      437
Auditorium      383
Large room       97
Name: room assignment, dtype: int64

코드잇 답안

In [5]:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./enrolment_2.csv')

# 과목별 인원 가져오기
allowed = df["status"] == "allowed"
course_counts = df.loc[allowed, "course name"].value_counts()

# 각 강의실 규모에 해당되는 과목 리스트 만들기
auditorium_list = list(course_counts[course_counts >= 80].index)
large_room_list = list(course_counts[(80 > course_counts) & (course_counts >= 40)].index)
medium_room_list = list(course_counts[(40 > course_counts) & (course_counts >= 15)].index)
small_room_list = list(course_counts[(15 > course_counts) & (course_counts > 4)].index)

# not allowed 과목에 대해 값 지정해주기
not_allowed = df["status"] == "not allowed"
df.loc[not_allowed, "room assignment"] = "not assigned"

# allowed 과목에 대해 값 지정해주기
for course in auditorium_list:
    df.loc[(df["course name"] == course) & allowed, "room assignment"] = "Auditorium"

for course in large_room_list:
    df.loc[(df["course name"] == course) & allowed, "room assignment"] = "Large room"
    
for course in medium_room_list:
    df.loc[(df["course name"] == course) & allowed, "room assignment"] = "Medium room"
    
for course in small_room_list:
    df.loc[(df["course name"] == course) & allowed, "room assignment"] = "Small room"
    
# 정답 출력
df['room assignment'].value_counts()

Out[5]:

not assigned    552
Medium room     531
Small room      437
Auditorium      383
Large room       97
Name: room assignment, dtype: int64

In [ ]: