๊ด€๋ฆฌ ๋ฉ”๋‰ด

๋ชฉ๋ก์ „์ฒด ๊ธ€ (355)

DATA101

[์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜] ๊ณ„์ˆ˜ ์ •๋ ฌ์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ณด์ž! (+Python ๊ตฌํ˜„)

๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” ๊ณ„์ˆ˜ ์ •๋ ฌ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ด…๋‹ˆ๋‹ค. ๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ 1. ๊ณ„์ˆ˜ ์ •๋ ฌ์ด๋ž€? 2. ๊ณ„์ˆ˜ ์ •๋ ฌ์˜ ๋™์ž‘ ๊ณผ์ • 3. ๊ณ„์ˆ˜ ์ •๋ ฌ์˜ ๊ตฌํ˜„(Python) 4. ๊ณ„์ˆ˜ ์ •๋ ฌ์˜ ์‹œ๊ฐ„ ๋ณต์žก๋„ 1. ๊ณ„์ˆ˜ ์ •๋ ฌ์ด๋ž€? ๊ณ„์ˆ˜ ์ •๋ ฌ์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ฐœ์ˆ˜๊ฐ€ ๋งŽ๋”๋ผ๋„ ๋งค์šฐ ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๋™์ž‘ํ•˜๋Š” ์ •๋ ฌ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๋กœ์„œ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ๊ฐ€ ๋ชจ๋‘ ์ •์ˆ˜ ํ˜•ํƒœ๋กœ ํ‘œํ˜„๋˜์–ด ์žˆ๊ณ  ๊ฐ€์žฅ ์ž‘์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ๊ฐ€์žฅ ํฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์ฐจ์ด๊ฐ€ 1๋ฐฑ๋งŒ(1,000,000) ์ดํ•˜์ผ ๋•Œ ํšจ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ๋™์ž‘ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด์ฒ˜๋Ÿผ ํŠน์ • ์กฐ๊ฑด์ด ๋ถ€ํ•ฉํ•  ๋•Œ๋งŒ ๋™์ž‘ํ•˜๋Š” ์ด์œ ๋Š” ๊ณ„์ˆ˜ ์ •๋ ฌ์„ ํ™œ์šฉํ•  ๋•Œ๋Š” ๊ฐ€์žฅ ์ž‘์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ€ํ„ฐ ๊ฐ€์žฅ ํฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊นŒ์ง€ ๋ชจ๋“  ๋ฒ”์œ„์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋‹ด์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํฌ๊ธฐ์˜ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ๋ฅผ ์„ ์–ธํ•ด์•ผ ํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, ๊ฐ€์žฅ ์ž‘์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ๊ฐ€์žฅ ํฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์ฐจ์ด๊ฐ€ 1,000,000์ด๋ผ๋ฉด ์ด ..

[์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜] ํ€ต ์ •๋ ฌ์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ณด์ž! (+Python ๊ตฌํ˜„)

๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” ํ€ต ์ •๋ ฌ(Quick sort) ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ๋ด…๋‹ˆ๋‹ค. ๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ 1. ํ€ต ์ •๋ ฌ์ด๋ž€? 2. ํ€ต ์ •๋ ฌ์˜ ๋™์ž‘ ๊ณผ์ • 3. ํ€ต ์ •๋ ฌ ๊ตฌํ˜„(Python) 4. ํ€ต ์ •๋ ฌ์˜ ์‹œ๊ฐ„ ๋ณต์žก๋„ 1. ํ€ต ์ •๋ ฌ์ด๋ž€? ํ€ต ์ •๋ ฌ์€ ํ”ผ๋ฒ—(pivot)์ด๋ผ๋Š” ๊ธฐ์ค€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์„ค์ •ํ•˜๊ณ  ๊ทธ ๊ธฐ์ค€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ณด๋‹ค ํฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ์ž‘์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์œ„์น˜๋ฅผ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜๋Š” ์ •๋ ฌ ๋ฐฉ์‹์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํ€ต ์ •๋ ฌ์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ฐ„์˜ ๋น„๊ต๋งŒ์œผ๋กœ ์ •๋ ฌ์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” ๋น„๊ต ์ •๋ ฌ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๋กœ์„œ ์ด๋ฆ„์—์„œ ์•Œ ์ˆ˜ ์žˆ๋“ฏ์ด ์ •๋ ฌ์ด ๋น ๋ฅด๋‹ค๋Š” ํŠน์ง•์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ€ต ์ •๋ ฌ์˜ ๋ฐฉ์‹์€ ํ”ผ๋ฒ—์„ ์„ค์ •ํ•˜๊ณ  ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ถ„ํ• ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์— ๋”ฐ๋ผ ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐ€์ง€๋กœ ๊ตฌ๋ถ„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์ง€๋งŒ, ์ด๋ฒˆ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” ๊ฐ€์žฅ ๋Œ€ํ‘œ์ ์ธ ๋ถ„ํ•  ๋ฐฉ์‹์ธ ํ˜ธ์–ด ๋ถ„ํ• (Hoare Partition)์„ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ์„ค๋ช…๋“œ๋ฆฌ๋„๋ก ํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 2. ํ€ต ์ •๋ ฌ์˜..

[์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜] ์‚ฝ์ž… ์ •๋ ฌ์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ณด์ž! (+Python ๊ตฌํ˜„)

๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” ์‚ฝ์ž… ์ •๋ ฌ(Insertion sort) ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ด…๋‹ˆ๋‹ค. ๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ 1. ์‚ฝ์ž… ์ •๋ ฌ์ด๋ž€? 2. ์‚ฝ์ž… ์ •๋ ฌ์˜ ๋™์ž‘ ๊ณผ์ • 3. ์‚ฝ์ž… ์ •๋ ฌ ๊ตฌํ˜„(Python) 4. ์‚ฝ์ž… ์ •๋ ฌ์˜ ์‹œ๊ฐ„ ๋ณต์žก๋„ 1. ์‚ฝ์ž… ์ •๋ ฌ์ด๋ž€? ์‚ฝ์ž… ์ •๋ ฌ์€ ์ •๋ ฌ์ด ํ•„์š”ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ฐพ๊ณ  ์ ์ ˆํ•œ ์œ„์น˜์— ์‚ฝ์ž…ํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ ฌํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์‚ฝ์ž… ์ •๋ ฌ์€ ํ•„์š”ํ•  ๋•Œ๋งŒ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋น„๊ตํ•˜๊ณ  ์‚ฝ์ž…ํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ์–ด๋А ์ •๋„ ์ •๋ ฌ๋˜์–ด ์žˆ์„ ๋•Œ ๋”์šฑ ํšจ์œจ์ ์œผ๋กœ ๋™์ž‘ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ํŠน์ง• ๋•๋ถ„์— ์ •๋ ฌ ์ƒํƒœ์™€ ์ƒ๊ด€์—†์ด ๋ชจ๋“  ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ผ์ผ์ด ๋น„๊ตํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ ฌํ•˜๋Š” ๋ฐฉ์‹์ธ ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ๋ณด๋‹ค ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ํšจ์œจ์ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. [์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜] ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ณด์ž! (+Python ๊ตฌํ˜„) ์˜ค๋Š˜์€ ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ(selection sort) ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ณด๋„๋ก ํ•˜..

[์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜] ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ณด์ž! (+Python ๊ตฌํ˜„)

๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ(selection sort) ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ด…๋‹ˆ๋‹ค. ๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ 1. ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ์ด๋ž€? 2. ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ์˜ ๋™์ž‘ ๊ณผ์ • 3. ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ ๊ตฌํ˜„(Python) 4. ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ์˜ ์‹œ๊ฐ„ ๋ณต์žก๋„ 1. ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ์ด๋ž€? ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ์€ ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐœ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ๋ฌด์ž‘์œ„๋กœ ์žˆ์„ ๋•Œ ์ „์ฒด ๋ฐ์ดํ„ฐ์—์„œ ๋งค๋ฒˆ ๊ฐ€์žฅ ์ž‘์€(๋˜๋Š” ๊ฐ€์žฅ ํฐ) ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์„ ํƒํ•˜์—ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ฐ„์˜ ์œ„์น˜๋ฅผ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์„ ๋ฐ˜๋ณตํ•˜์—ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์˜ค๋ฆ„์ฐจ์ˆœ(๋˜๋Š” ๋‚ด๋ฆผ์ฐจ์ˆœ)์œผ๋กœ ์ •๋ ฌํ•  ๋•Œ ์‚ฌ์šฉํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ์˜ ์ข…๋ฅ˜๋Š” 2๊ฐ€์ง€๋กœ ๋‚˜๋ˆŒ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ตœ์†Œ ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ(Min-selection sort): ๋งค๋ฒˆ ๊ฐ€์žฅ ์ž‘์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์„ ํƒํ•˜๊ณ  ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ฐ„์˜ ๋ฐฐ์น˜๋ฅผ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜๋ฉฐ ์˜ค๋ฆ„์ฐจ์ˆœ์œผ๋กœ ์ •๋ ฌ ์ตœ๋Œ€ ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ(Max-selection sort): ๋งค๋ฒˆ ๊ฐ€์žฅ ํฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ..

[Python] BFS ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๊ฐœ๋… ๋ฐ ์‹ค์Šต

๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” ๋„ˆ๋น„ ์šฐ์„  ํƒ์ƒ‰์ด๋ผ๊ณ  ๋ถˆ๋ฆฌ๋Š” BFS(Breadth-First Search)์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ด…๋‹ˆ๋‹ค. ๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ 1. BFS ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด๋ž€? 2. BFS ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋™์ž‘ ๊ณผ์ • 3. BFS ํŒŒ์ด์ฌ ๊ตฌํ˜„ 3.1. ์†Œ์Šค์ฝ”๋“œ ์„ค๋ช… 3.2. ์ „์ฒด ์†Œ์Šค์ฝ”๋“œ 1. BFS ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด๋ž€? BFS(Breadth-First Search)๋ž€ ๋„ˆ๋น„ ์šฐ์„  ํƒ์ƒ‰์ด๋ผ๊ณ ๋„ ๋ถˆ๋ฆฌ๋ฉฐ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์—์„œ ์‹œ์ž‘ ๋…ธ๋“œ์— ์ธ์ ‘ํ•œ ๋…ธ๋“œ๋ถ€ํ„ฐ ํƒ์ƒ‰ํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. BFS ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์€ ์–ธ์ œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ์ข‹์„๊นŒ์š”? BFS ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์€ ์ฃผ๋กœ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์—์„œ ๋ชจ๋“  ๊ฐ„์„ ์˜ ๋น„์šฉ์ด ๋™์ผํ•œ ์กฐ๊ฑด์—์„œ ์ตœ๋‹จ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ตฌํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํšจ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ํ•ด๊ฒฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  "๋ฏธ๋กœ๋ฅผ ๋น ์ ธ๋‚˜๊ฐ€๋Š” ์ตœ๋‹จ ๊ฑฐ๋ฆฌ(๊ฒฝ๋กœ)"๋ฅผ ๊ตฌํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ ๋“ฑ์—์„œ ํšจ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ํ™œ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค...

[์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜] ๊นŠ์ด ์šฐ์„  ํƒ์ƒ‰(DFS) ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ณด์ž!(+Python ๊ตฌํ˜„)

๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” ๊นŠ์ด ์šฐ์„  ํƒ์ƒ‰ DFS(Depth-First Search) ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ด…๋‹ˆ๋‹ค. ๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ 1. DFS ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด๋ž€? 2. DFS ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋™์ž‘ ๊ณผ์ • 3. DFS ํŒŒ์ด์ฌ ๊ตฌํ˜„ 1. DFS ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด๋ž€? DFS(Depth-First Search)๋Š” ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์ „์ฒด๋ฅผ ํƒ์ƒ‰ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•(i.e., ์™„์ „ ํƒ์ƒ‰) ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๋กœ, '๊นŠ์ด'๋ฅผ ์šฐ์„ ์ ์œผ๋กœ ํƒ์ƒ‰ํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. DFS๋Š” ํ•œ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ์‹œ์ž‘์œผ๋กœ ๋‹ค์Œ ๋ถ„๊ธฐ(branch)๋กœ ๋„˜์–ด๊ฐ€๊ธฐ ์ „์— ํ•ด๋‹น ๋ถ„๊ธฐ๋ฅผ ์™„๋ฒฝํ•˜๊ฒŒ ํƒ์ƒ‰ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, DFS ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์€ ๋ฏธ๋กœ ํƒ์ƒ‰ ์‹œ ํ•œ ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ๋ชจ๋“  ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ๋ฐฉ๋ฌธํ•˜๋‹ค๊ฐ€ ๋” ์ด์ƒ ๋‹ค๋ฅธ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ๋ฐฉ๋ฌธํ•  ์ˆ˜ ์—†๋Š” ๋…ธ๋“œ์— ์ด๋ฅด๋ €์„ ๋•Œ, ๋‹ค์‹œ ๊ฐ€์žฅ ๊ฐ€๊นŒ์šด ๊ฐˆ๋ž˜๊ธธ๋กœ ๋Œ์•„๊ฐ€ ๋ฐฉ๋ฌธํ•˜์ง€ ์•Š์€ ๋…ธ๋“œ ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ํƒ์ƒ‰์„ ์ด์–ด๊ฐ€๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์ž…๋‹ˆ๋‹ค...

ํ(Queue) ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ ์ดํ•ด(+ Python)

๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” ํ(Queue) ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ด…๋‹ˆ๋‹ค. ๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ 1. ํ(Queue) ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ๋ž€? 2. ํ ๋™์ž‘ ์˜ˆ์‹œ 3. ํ ๊ตฌํ˜„(Python) 1. ํ(Queue) ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ๋ž€? ํ ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ๋Š” ์„ ์ž…์„ ์ถœ(ๅ…ˆๅ…ฅๅ…ˆๅ‡บ, First In First Out, ์ค„์—ฌ์„œ FIFO) ๊ตฌ์กฐ๋กœ ํ”ํžˆ ๋†€์ด๊ณต์› ๋‚ด ๋†€์ด๊ธฐ๊ตฌ ๋Œ€๊ธฐ์ค„์— ๋น„์œ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค(๊ทธ๋ฆผ 1 ์ฐธ๊ณ ). ์ฆ‰, ๋†€์ด๊ธฐ๊ตฌ ๋Œ€๊ธฐ์ค„์— ๋จผ์ € ์„  ์‚ฌ๋žŒ(๋ฐ์ดํ„ฐ ์ž…๋ ฅ)์ด ๋จผ์ € ๋†€์ด๊ธฐ๊ตฌ๋ฅผ ํƒ€๋Š”(๋ฐ์ดํ„ฐ ์ถœ๋ ฅ/์ œ๊ฑฐ) ๋ฐฉ์‹์ž…๋‹ˆ๋‹ค(๋‹จ, ์ƒˆ์น˜๊ธฐ๋Š” ์—†๋‹ค๊ณ  ๊ฐ€์ •). ํ ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ๋Š” ์•„๋ž˜ 2๊ฐ€์ง€ ํ•ต์‹ฌ์ ์ธ ํ•จ์ˆ˜๋กœ ๋™์ž‘ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‚ฝ์ž…(append) ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‚ญ์ œ(popleft) ํ ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•  ๋•Œ๋Š” ์˜ค๋ฒ„ํ”Œ๋กœ์šฐ(Overflow)์™€ ์–ธ๋”ํ”Œ๋กœ์šฐ(Underflow)๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•˜์ง€ ์•Š๋„๋ก ์œ ์˜ํ•ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค..

[ํŒŒ์ด์ฌ] ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„ ์นผ๋Ÿผ ์ด๋ฆ„ ๋ฐ”๊พธ๊ธฐ(feat. pandas)

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ์˜ค๋Š˜์€ ํŒŒ์ด์ฌ์˜ pandas ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„์˜ ์นผ๋Ÿผ ์ด๋ฆ„์„ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์— ๋Œ€ํ•ด ๊ณต์œ ํ•ด ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿผ ๋ฐ”๋กœ ์‹œ์ž‘ํ•˜์ฃ ! ๋ชฉ์ฐจ 1. ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„ ์…‹์—… 2. ์นผ๋Ÿผ ์ด๋ฆ„ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜๊ธฐ 2.1. columns ํ•จ์ˆ˜: ์ƒˆ๋กœ์šด ์นผ๋Ÿผ ์ด๋ฆ„์œผ๋กœ ๋ฎ์–ด์“ฐ๊ธฐ 2.2. rename ํ•จ์ˆ˜: ํŠน์ • ์นผ๋Ÿผ๋งŒ ์ง€์ •ํ•˜์—ฌ ์ด๋ฆ„ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜๊ธฐ 2.3. lambda ํ•จ์ˆ˜: ๊ธฐ์กด ์นผ๋Ÿผ ์ด๋ฆ„์— ์ƒˆ๋กœ์šด ํŒจํ„ด ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๊ธฐ 1. ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„ ์…‹์—… ํŒ๋‹ค์Šค ๋ชจ๋“ˆ ์„ค์น˜ํ•˜๊ธฐ pip install pandas ํŒ๋‹ค์Šค ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ์„ค์น˜ํ•˜์ง€ ์•Š์œผ์…จ๋‹ค๋ฉด ์„ค์น˜ํ•ด ์ฃผ์„ธ์š”. ํŒ๋‹ค์Šค ๋ชจ๋“ˆ ๋ถˆ๋Ÿฌ์˜ค๊ธฐ import pandas as pd ํŒ๋‹ค์Šค ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ๋ถˆ๋Ÿฌ์˜ต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„ ์ƒ์„ฑ df = pd.DataFrame({"์‹๋ณ„๋ฒˆํ˜ธ": [1, 2, 3, 4, 5..