Machine Learning 을 위한 Pre Processing - Quiz 정리
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Quiz 정리
Day 1
1번 문제
1.40시간 초과 근무를 하면, 1.5배의 금액을 지불하는 어떤 사람의 주급을 계산하는 프로그램
을 작성하라. main 함수는 다음 3개의 함수를 호출해야 한다.
1)입력 함수
2)값 계산 함수
3)출력 함수
ex>
Enter hours worked : 42
Enter hourly pay: 10.00
Week's pay:$430.00
모범 답안
접기/펼치기
def getWageAndHours():
hoursworked = eval(input("Enter hours worked: "))
hourlyWage = eval(input("Enter hourly pay: "))
return(hourlyWage, hoursworked)
def pay(wage, hours):
if hours <= 40:
amount = wage * hours
else:
amount = (wage * 40) + ((1.5) * wage * (hours - 40))
return amount
def displayEarnings(payForWeek):
print("Week’s pay: ${0:,.2f}".format(payForWeek))
(wage, hours) = getWageAndHours()
payForWeek = pay(wage, hours)
displayEarnings(payForWeek)
2번 문제
2.쇼핑 웹사이트에서 사용자가 카트에 담은 항목을 확인하는 프로그램을 작성하여라.
이 프로그램은 구매한 단일 품목의 정보를 유지하기 위해 Purchase 클래스를 사용하고
Purchase 클래스의 객체 목록을 유지하기 위해 Cart클래스를 사용해야한다.
ex>
Enter description of article : shirt
Enter price of article:35
Enter quantity of article:3
Do you want to enter more articles (Y/N)? Y
Enter description of article : tie
Enter price of article:15
Enter quantity of article:2
Do you want to enter more articles (Y/N)? N
ARTICLE PRICE QUANTITY
shirt $35.00 3
tie $15.00 2
TOTAL COST: $135.00
모범 답안
class Purchase:
def __init__(self, description="", price=0, quantity=0):
self._description = description
self._price = price
self._quantity = quantity
def setDescription(self, description):
self._description = description
def getDescription(self):
return self._description
def setPrice(self, price):
self._price = price
def getPrice(self):
return self._price
def setQuantity(self, quantity):
self._quantity = quantity
def getQuantity(self):
return self._quantity
class Cart:
def __init__(self, items=[]):
self._items = items
def addItemToCart(self, item):
self._items.append(item)
def getItems(self):
return self._items
def calculateTotal(self):
amount = 0
for item in self._items:
amount += item.getPrice() * item.getQuantity()
return amount
def printReceipt(myPurchases):
print("\n{0:12} {1:<s} {2:<12}".format("ARTICLE", "PRICE", "QUANTITY"))
for purchase in myPurchases.getItems():
print("{0:12s} ${1:,.2f} {2:5}".format(purchase.getDescription(),purchase.getPrice(), purchase.getQuantity()))
print("\nTOTAL COST: ${0:,.2f}".format(myPurchases.calculateTotal()))
myPurchases = Cart()
carryOn = 'Y'
while carryOn.upper() == 'Y':
description = input("Enter description of article: ")
price = float(input("Enter price of article: "))
quantity = int(input("Enter quantity of article: "))
article = Purchase(description, price, quantity)
myPurchases.addItemToCart(article)
carryOn = input("Do you want to enter more articles (Y/N)? ")
printReceipt(myPurchases)
Day 2
1번 문제
1990년 초에 크레욜라 크레용은 72개의 색상(Pre1990.txt)을 갖고 있었다. 1990년대 8색상(Retired.txt)이
빠지게 되었고 56개의 새로운 색상(Added.txt)이 추가되었다. 지난 1990년대 119개의 크레용 색상을 알파벳
순서로 나열한 텍스트 파일을 생성하는 프로그램을 작성하라.
모범 답안
def getSetOfNewColors():
infile = open("Pre1990.txt", 'r')
colors = {line.rstrip() for line in infile}
infile.close()
infile = open("Retired.txt", 'r')
retiredColors = {line.rstrip() for line in infile}
infile.close()
infile = open("Added.txt", 'r')
addedColors = {line.rstrip() for line in infile}
infile.close()
colorSet = colors.difference(retiredColors)
colorSet = colorSet.union(addedColors)
return colorSet
def createFileOfNewColors(setOfNewColors):
orderedListOfColors = sorted(setOfNewColors)
orderedListOfColorsString =('\n').join(orderedListOfColors)
outfile = open("NewColors.txt", 'w')
outfile.write(orderedListOfColorsString)
outfile.close()
setOfNewColors = getSetOfNewColors()
createFileOfNewColors(setOfNewColors)
2번 문제
Justices.txt를 참고하라.(이름, 성, 임명한 대통령, 임명 당시 재직한 주, 임명 연도, 대법원을 사임한 연도)
대통령의 이름을 입력 받은 후 해당 대통령이 임명한 대법관을 표시하는 프로그램을 작성하라.
대법관은 해당 법원에서 근무한 기간에 의해 내림 차순으로 정렬되어야 한다.
(대법관 사임한 연도가 0인 경우 2015로 대체하여 사용한다)
ex>
Enter the name of a president:George W. Bush
Justice Appointed:
John Roberts
Smuel Alito
모범 답안
def getJusticesByPresident(president):
infile = open("Justices.txt", 'r')
listOfRecords = [line for line in infile if line.split(',')[2] == president]
infile.close()
for i in range(len(listOfRecords)):
listOfRecords[i] = listOfRecords[i].split(',')
listOfRecords[i][4] = int(listOfRecords[i][4])
listOfRecords[i][5] = int(listOfRecords[i][5])
return listOfRecords
def fixCurrentJustices(justices):
for justice in justices:
if justice[5] == 0:
justice[5] = 2015
president = input("Enter the name of a president: ")
justices = getJusticesByPresident(president)
fixCurrentJustices(justices)
justices.sort(key=lambda justice: justice[5] - justice[4], reverse=True)
if len(justices) > 0:
print("Justices Appointed:")
for justice in justices:
print(" " + justice[0] + " " + justice[1])
else:
print(president, "did not appoint any justices.")
Day 3
1번 문제
1. 5 X 6 형태의 데이터 행렬을 만들고 이 데이터에 대해 다음과 같은 값을 구한다.
a. 전체의 최대 값
b. 각 행의 합
c. 각 열의 평균
d. 첫 번째 열 값으로 모든 행으로 정렬
f. 두 번째 행 값으로 모든 열을 정렬
모범 답안
import numpy as np
a = np.arange(30).reshape(5,6)
print(a,'\n')
#1
print(a.max(),'\n')
#2
print(a.sum(axis=1),'\n')
#3
print(a.mean(axis=0),'\n')
#4
print(a[np.argsort(a[:,0])],'\n')
#5
print(a[:,np.argsort(a[1,:])],'\n')
2번 문제
2. 두 개의 데이터프레임을 만들고 merge 명령으로 합친다. 단 데이터프레임은 다음 조건을 만족해야 한다
a.각각 5 x 5 이상의 크기를 가진다.
b.공통 열을 하나 이상 가진다. 다만 공통 열의 이름은 서로 다르다.
모범 답안
import pandas as pd
df_1 = pd.DataFrame({
'학교': ['서울대', '서강대', '부산대', '충남대', '경북대'],
'지역': ['서울', '서울', '부산', '대전','대구'],
'학생수':['10,712','8,179','11,935','10,991','11,314'],
'학과 수': ['56', '45', '58','51','59'],
'평균등록금' : ['2,110,000','5,340,000','2,430,000','2,347,000','2,522,000']},\
columns=['학교', '지역', '학생수', '학과 수', '평균등록금'])
print(df_1,'\n')
df_2 = pd.DataFrame({
'학교평가등급': ['B+', 'A', 'A', 'A-', 'A+'],
'학생만족도':['81점','79점','77점','84점','82점'],
'취업자수': ['5,122명', '4,987명', '5,001명','5,117명','4,777명'],
'area': ['서울', '서울', '부산', '대전','대구'],
'면적' : ['9,122','7,101','9,095','8,873','9,002']
})
print(df_2,'\n')
print(pd.merge(df_1, df_2, left_on = '지역', right_on = 'area'),'\n')
df_3 = pd.merge(df_1, df_2, left_on = '지역', right_on = 'area')
df_3 = df_3.drop(['area'], axis=1)
print(df_3,'\n')
3번 문제
어느 회사의 전반기(1월 ~ 6월) 실적을 나타내는 데이터프레임과 후반기(7월 ~ 12월) 실적을 나타내는 데이터프레임을
만든 뒤 합친다. 실적 정보는 "매출", "비용", "이익" 으로 이루어진다. (이익 = 매출 - 비용).
또한 1년간의 총 실적을 마지막 행으로 덧붙인다.
df1 = pd.DataFrame({
'매출' : [10000000, 12000000, 9000000, 6000000, 8000000, 1100000],
'비용' : [15000000, 1300000, 1200000, 9000000, 9900000, 9500000]},
index = ['1월', '2월', '3월', '4월', '5월', '6월'])
df2 = pd.DataFrame({
'매출' : [13000000, 14000000, 17000000, 15400000, 16500000, 16600000],
'비용' : [11000000, 10400000, 11000000, 12100000, 9000000, 9500000]},
index = ['7월', '8월', '9월', '10월', '11월', '12월'])
모범 답안
import pandas as pd
df_1 = pd.DataFrame({
'매출' : [9834, 11923, 17342, 7121, 31082, 28094],
'비용' : [6523, 6129, 16199, 3254, 10883, 19453]},
index = ['1월', '2월', '3월', '4월', '5월', '6월'])
print(df_1,'\n')
df_2 = pd.DataFrame({
'매출' : [23340, 17984, 11712, 15987, 8912, 12189],
'비용' : [22100, 11106, 7690, 17891, 7436, 14780]},
index = ['7월', '8월', '9월', '10월', '11월', '12월'])
print(df_2,'\n')
df_3 = pd.concat([df_1, df_2])
print(df_3,'\n')
df_4 = pd.concat([df_3, pd.DataFrame
({'이익': df_3['매출'] - df_3['비용']})], axis=1)
df_4 = pd.concat([df_4, pd.DataFrame
({'매출': df_4['매출'].sum(),
'비용': df_4['비용'].sum(),
'이익': df_4['이익'].sum()},
index=['실적'])], axis=0)
print(df_4,'\n')
Day 4
1번 문제
1. A 반 학생 5명과 B반 학생 5명의 국어, 영어, 수학 점수를 나타내는 데이터프레임 df_score를 다음과 같이 만든다.
a. "반", "번호", "국어", "영어", "수학" 을 열로 가지는 데이터프레임을 만든다.
b. 1차 행 인덱스로 "반"을 2차 행 인덱스로 "번호"을 가지는 데이터프레임으로 변형한다.
c. 위 데이터 프레임에 각 학생의 평균을 나타내는 행을 오른쪽에 추가한다.
d. 행 인덱스로 "번호"을, 1차 열 인덱스로 "국어", "영어", "수학"을, 2차 열 인덱스로 "반"을 가지는
데이터프레임으로 변형한다.
e. 위 데이터 프레임에 각 반별 각 과목의 평균을 나타내는 행을 아래에 추가한다.
모범 답안
import pandas as pd
# a
df_score = pd.DataFrame({
'반' : ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
'번호' : [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
'국어' : [90, 80, 90, 70, 100, 80, 90, 100, 70, 80],
'영어' : [100, 90, 100, 80, 70, 90, 100, 70, 80, 90],
'수학' : [80, 100, 80, 90, 80, 100, 70, 80, 90, 100]},
columns = ["반", "번호", "국어", "영어", "수학"]
)
print(df_score,'\n')
# b
df1 = df_score.set_index(["반", "번호"])
print(df1,'\n')
# c
df1["평균"] = df1.mean(axis = 1)
print(df1,'\n')
# d
df2 = df_score.set_index(["반", "번호"])
df3 = df2.unstack("반")
print(df3,'\n')
# e
df3.loc["평균", :] = df3.mean()
print(df3,'\n')
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