빅데이터 분석기사 실기 - 작업형 1유형 준비 / 2회, 3회, 4회, 5회 기출 변형 핵심 코드 공유

 

 

이번 포스팅은 빅데이터 분석기사 실기 작업형 1유형 - 2회, 3회, 4회, 5회 기출 변형을 토대로

작업형 1유형을 대비해보겠습니다.

 

아래의 링크에 있는 데이터마님 페이지에서 문제를 가져와보았습니다.

이전 포스팅처럼 나와있는 해석이 아닌 더 쉬운 풀이로 풀어보겠습니다

 

 

 

https://www.datamanim.com/dataset/practice/ex2.html

2회 기출 변형 — DataManim

 

#2-1
A = df['CRIM'].sort_values(ascending=False).head(10)
print(A.index)
print(A)
print(A.iloc[-1])
df.loc[A.index, 'CRIM'] = A.iloc[-1]
result = df.loc[df.AGE >= 80, 'CRIM'].mean()
print(result)

#2-2
p = int(df.shape[0] * 0.8)
A = df.iloc[:p, :]
bf= A['total_bedrooms']
af = bf.fillna(bf.median())
result = bf.std() - af.std()
print(round(result, 4))

#2-3
A = df['latitude']
mean, std = A.mean(), A.std()
lower = mean - (std * 1.5)
upper = mean + (std * 1.5)
result = A[A<lower].sum() + A[A>upper].sum()
print(result)

 

 

 

https://www.datamanim.com/dataset/practice/ex3.html

3회 기출 변형 — DataManim

 

#3-1 
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = df.dropna()
A, _ = train_test_split(df, train_size=0.7, shuffle=False)
result = A['housing_median_age'].quantile(0.25)
print(int(result))

#3-2
A = df[df['year'] == 2000].T
dfA = A.iloc[1:,0]
mean = dfA.mean()
print(dfA[dfA>mean].shape[0])

#3-3
A = df.isna().sum()
result = A.sort_values(ascending=False).index[0]
result = A.index[A.argmax()]

 

 

 

https://www.datamanim.com/dataset/practice/ex4.html

4회 기출 변형 — DataManim

 

#4-1
A = df['age']
Q1, Q2 = A.quantitle([0.25, 0.75])
abs = abs(Q1 - Q2)
int(abs)

#4-2
rate = (df['loves'] + df['wows'])/ df['reactions']
cond = (A > 0.4) | (A < 0.5) & (df['type'] = 'video')
result = A[cond].shape[0]
result = cond.sum()

#4-3
cond1 = df['date_added'].str.contains('2018')
cond2 = df['date_added'].str.contains('January')
cond3 = df['country'] == 'United Kingdom'
df[cond1 & cond2 & cond3].shape[0]
(cond1 & cond2 & cond3).sum()
#or 
A = df['date_added'].astype('datatime64')
cond1 = (A >= '2018-01-01')
cond2 = (A <= '2018-01-31')
cond3 = df['country'] == 'United Kingdom'
df[cond1 & cond2 & cond3].shape[0]
(cond1 & cond2 & cond3).sum()

 

 

 

 

https://www.datamanim.com/dataset/practice/ex5.html

5회 기출 변형 — DataManim

 

#5-1
cond = (df['20L가격'] != 0) & (df['5L가격'] != 0)
A = df[cond].copy()
A['가격차이'] = A['20L가격'] - A['5L가격']
result = round(A.groupby('시도명')['가격차이'].mean().max())
print(result)

#5-2
df['height(M)'] = df['height(cm)']/100
df['BMI'] = df['weight(kg)']/(df['height(M)'] ** 2)
A = (df['BMI'] >= 25).sum()
B = (df['BMI'] < 18.5).sum()
result = A + B
print(result)

#5-3
A = df.loc[:, df.columns.str.contains('전입')].sum(axis=1)
B = df.loc[:, df.columns.str.contains('전출')].sum(axis=1)
df['순유입인원'] = A - B
result = df.groupby('년도')['순유입인원'].max().sum()
print(result)

 

 

간단한 코드로 좋은 성적 받으시길 바라겠습니다.

 

감사합니다.