[빅데이터분석기사] 실기 4회 1유형 풀이(Python)

문제 1

 - age 컬럼의 3사분위수와 1사분위수의 차를 절대값으로 구하고, 소수점 버려서 정수로 출력

 - data_path : ../input/bigdatacertificationkr/basic1.csv

import pandas as pd
df = pd.read_csv("../input/bigdatacertificationkr/basic1.csv")

# print("1사분위 : ", df['age'].quantile(0.25))
# print("3사분위 : ". df['age'].quantile(0.75))

result = abs(df['age'].quantile(0.25) - df['age'].quantile(0.75))
# print("절대값 차이 : ", result)

print(int(result))

# df['age_quantile'] = df['age'].quantile(.75) - df['age'].quantile(.25)
# ans = round(abs(df['age_quantile']), 0)
# print(ans)

 

문제 2

 - (loves반응+wows반응)/(reactions반응) 비율이 0.4보다 크고 0.5보다 작으면서, type 컬럼이 'video'인 데이터의 갯수

 - data_path : ../input/big-data-analytics-certification-kr-2022/fb.csv

import pandas as pd
df = pd.read_csv("../input/big-data-analytics-certification-kr-2022/fb.csv")

cond1 = (df['loves'] + df['wows']) / df['reactions'] > 0.4
cond2 = (df['loves'] + df['wows']) / df['reactions'] < 0.5
cond3 = df['type'] == 'video'

print(len(df[cond1 & cond2 & cond3]))

 

문제 3

 - date_added가 2018년 1월이면서, county가 United Kingdom 단독 제작인 데이터의 개수

 - data_path : ../input/big-data-analytics-certification-kr-2022/nf.csv

# 풀이 1

import pandas as pd
df = pd.read_csv("../input/big-data-analytics-certification-kr-2022/nf.csv")

cond1 = df['country'] == "United Kingdom"

df['data_added'] = pd.to_datetime(df['date_added'])
df['year'] = df['data_added'].dt.year
df['month'] = df['data_added'].dt.month

cond2 = df['year'] == 2018
cond3 = df['month'] == 1

print(len(df[cond1 & cond2 & cond3]))

# 풀이 2

import pandas as pd
df = pd.read_csv("../input/big-data-analystic-certificatino-kr-2022/nf.csv")

cond1 = df['country'] == "United Kingdom"

df['date_added'] = pd.to_datetime(df['date_added'])

cond2 = df['date_added'] >= '2018-1-1'
cond3 = df['date_added'] <= '2018-1-31'

print(len(df[cond1 & cond2 & cond3]))

# 풀이 3  datetime + between 활용

import pandas as pd
df = pd.read_csv("../input/big-data-analytics-certification-kr-2022/nf.csv")

cond1 = df['country'] == "United Kingdom"
df['date_added'] = pd.to_datetime(df['date_added'])
cond2 = df['date_added'].between('2018-1-1', '2018-1-31')
print(len(df[conf1 & cond2]))

# 풀이4

import pandas as pd
df = pd.read_csv("../input/big-data-analytics-certification-kr-2022/nf.csv")

cond1 = df['country'] == "United Kingdom"

df['date_added'] = df['date_added'].fillna("")

str1 = "2018"
str2 = "January"
cond2 = df['date_added'].str.contains(srt1)
cond3 = df['date_added'].str.contains(srt2)

print(len(df[cond1 & cond2 & cond3]))