코드잇 (25) 썸네일형 리스트형 [코드잇] 그녀의 전화번호를 찾아서 운명적인 그녀를 만났습니다. 하지만 오렌지 보틀에서 일한다는 것 말고는 아는 게 전혀 없네요. 오렌지 보틀의 웹사이트에 가서, 모든 지점의 전화번호를 모아보려고 합니다. 모든 지점의 전화번호가 포함된 리스트를 print 해 보세요. 1. 태그 확인 2. 코드 작성 # 코드잇 답안 import requests from bs4 import BeautifulSoup # HTML 코드 받아오기 response = requests.get("https://workey.codeit.kr/orangebottle/index") # BeautifulSoup 타입으로 변환 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # "phoneNum" 클래스를 가진 태그 선택하기 phone.. [코드잇] TV 시청률 크롤링 2 실습과제 우리가 원하는 모든 기간의 데이터를 뽑아내기 위해, 티비랭킹닷컴 사이트를 자세히 살펴봅시다. 웹사이트의 주소 구조를 파악해보고, 제공되는 모든 데이터를 받아올 수 있도록 모든 페이지의 HTML 코드(response의 text)를 가져와서 rating_pages에 저장해 보세요. 2010년 1월부터 2018년 12월까지 모든 달에 대해, 1주차~5주차 페이지를 순서대로 리스트에 넣으면 됩니다. (모든 달에 5주차가 있다고 가정하세요.) [코드잇] 실리콘 밸리에는 누가 일할까?2 이번에는 어도비 (Adobe)의 직원 분포를 한번 살펴봅시다. 어도비 전체 직원들의 직군 분포를 파이 그래프로 그려보세요. (인원이 0인 직군은 그래프에 표시되지 않아야 합니다.) %matplotlib inline import pandas as pd df = pd.read_csv('data/silicon_valley_details.csv') con1 = df['count'] != 0 con2 = df['company'] == 'Adobe' con3 = df['race'] == 'Overall_totals' df_re = df.loc[con1 & con2 & con3, ['job_category', 'count']] dfre_con1 = df["job_category"] != 'Totals' dfre_co.. [코드잇] 실리콘 밸리에는 누가 일할까?1 실리콘 밸리에서 일하는 사람들의 정보가 있습니다. 직업 종류, 인종, 성별 등이 포함되어 있는데요. 실리콘 밸리에서 일하는 남자 관리자 (Managers)에 대한 인종 분포를 막대 그래프로 다음과 같이 그려보세요. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline df = pd.read_csv('data/silicon_valley_summary.csv') df_re = df.loc[(df['job_category'] == 'Managers') & (df['gender'] == 'Male') & (df['race_ethnicity'] != 'All'),['race_ethnicity','count'] ] df_re.plot(kind.. [코드잇] 대학교 강의실 배정하기2 In [13]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) 아래 세 가지 조건을 만족하도록 코드를 작성하세요. 같은 크기의 강의실이 필요한 과목에 대해 알파벳 순서대로 방 번호를 배정하세요. 예를 들어 Auditorium이 필요한 과목으로 “arts”, “commerce”, “science” 세 과목이 있다면, “arts”는 “Auditorium-1”, “commerce”는 “Auditorium-2”, “science”는 “Auditorium-3” 순서로 방 배정이 되어야 합니다. "status” column이 “not allowed”인 수강생은 “room assignment” column을 그대로 “not assigned”로 남겨.. [코드잇] 대학교 강의실 배정하기1 In [6]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) 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, .. [코드잇] 대학교 수강신청 준비하기 In [10]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) df.loc[조건1 & 조건2, “column이름”] = “변경 값” Series.value_counts()의 리턴 값은 Series 입니다. 또한, Series.index 를 사용하면 Series의 index 값을 리턴합니다. list(Series.index)를 하면 Series의 index 값들을 파이썬 리스트로 만들어 줍니다. 조건에 맞는 데이터를 찾아야 하는 횟수가 많을 경우, for문을 활용할 수 있습니다. In [1]: import pandas as pd df = pd.read_csv('./enrolment_1.csv') In [2]: df['.. [코드잇 & 머신러닝] 판다스 In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) In [1]: import numpy as np import pandas as pd In [2]: titanic_df = pd.read_csv('./data/titanic/train.csv') titanic_df.head(3) Out[2]: PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S 1 2 1 1 Cumings, Mrs. John Bradle.. 이전 1 2 3 4 다음
