연결 리스트 (Linked List) 연결 리스트(Linked List)는 자료를 저장하는 자료구조 중 하나로, 데이터를 일렬로 연결한 형태입니다. 연결 리스트는 각 노드(node)가 데이터와 포인터(pointer)로 이루어져 있습니다. 데이터는 자료를 저장하는 공간이고, 포인터는 다음 노드의 주소를 저장하는 공간입니다. 연결 리스트의 장점 삽입(insertion)과 삭제(deletion)가 용이 : 연결 리스트는 각 노드가 다음 노드를 가리키는 포인터로 연결되어 있기 때문에, 삽입(insertion)과 삭제(deletion)가 매우 유연하게 이루어집니다. 동적으로 크기가 변하는 데이터를 저장할 수 있습니다. 이는 배열과는 다르게, 메모리 할당을 미리 해놓을 필요가 없기 때문입니다. 연결 리스트의 단점 ..

해시 테이블 해시테이블은 데이터를 빠르게 검색하기 위한 자료구조로, 키(key)와 값(value)의 쌍으로 이루어져 있습니다. 각각의 키는 해시 함수(hash function)를 통해 해시값(hash value)으로 변환되어 배열(buckets)의 인덱스와 연결됩니다. 이렇게 구성된 해시테이블은 O(1) 시간 복잡도로 데이터를 검색하고 삽입할 수 있어서 매우 효율적인 자료구조입니다. 해시(Hash)란? 임의의 길이를 가진 데이터를 고정된 길이의 데이터로 변환하는 것을 말합니다. 해시테이블에서는 이러한 해시 함수(hash function)를 사용하여 데이터의 고유한 인덱스를 생성합니다. 해시 함수는 입력값으로 받은 데이터를 해시값으로 변환하여, 이 값을 인덱스로 사용하게 됩니다. 이렇게 해시함수를 사용하여..

1. itertools.permutations(iterable, r=None) - iterable 객체에서 r개를 뽑는 순열을 구할 수 있다. r개를 지정하지 않을 시 iterable 객체의 길이만큼 뽑게된다. 반환 결과는 generator 형식으로 반환되어 list 자료형으로 변환하여 사용한다. - iterable의 순서에 따라 사전식 순서로 반환된다. 따라서 iterable 객체가 정렬된 상태라면 반환되는 결과도 정렬된 순서로 생성된다. from itertools import permutations nlist = [1, 2, 3, 4] permutations = list(permutations(nlist, 2)) print(permutations) [(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, ..

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html pandas.DataFrame.fillna — pandas 1.4.2 documentation If method is specified, this is the maximum number of consecutive NaN values to forward/backward fill. In other words, if there is a gap with more than this number of consecutive NaNs, it will only be partially filled. If method is not specified, this is t pandas.pydata...

ord() 함수는 문자의 유니코드 값을 반환하는 함수이다. print(ord('a')) print(ord('A')) 97 65 소문자 a의 경우 97이 반환되고, 대문자 A의 경우 65가 반환된다. 이를 활용하여 알파벳 순서를 숫자로 반환할 수 있다. print(ord('a') - ord('a') + 1) print(ord('b') - ord('a') + 1) print(ord('c') - ord('a') + 1) 1 2 3 a는 소문자 알파벳 순서 첫 번째고 b는 두 번째, c는 세 번째인데 이를 숫자로 표현하려면 위와 같이 해주면 된다. print(ord('a') - 96) print(ord('b') - 96) print(ord('c') - 96) 1 2 3 혹은 위와 같이 96(ord('a) + 1..

1. string.ascii_lowercase : 소문자 알파벳 문자열을 반환한다. 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' (데이터 타입 - 문자열) import string lower_alpha = string.ascii_lowercase print(lower_alpha) print(type(lower_alpha)) abcdefghijklmnopqrstuvwxyz 2. string.ascii_uppercase : 대문자 알파벳 문자열을 반환한다. 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' import string upper_alpha = string.ascii_uppercase print(upper_alpha) ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ 3. string.as..

test_list = [(1, 'c'), (1, 'b'), (3, 'c'), (2, 'd'), (2, 'a')] test_list.sort() print(test_list) [(1, 'b'), (1, 'c'), (2, 'a'), (2, 'd'), (3, 'c')] - sort()는 오름차순으로 리스트를 정렬해준다. test_list = [(1, 'c'), (1, 'b'), (3, 'c'), (2, 'd'), (2, 'a')] test_list.sort(reverse=True) print(test_list) [(3, 'c'), (2, 'd'), (2, 'a'), (1, 'c'), (1, 'b')] - sort()에 reverse매개 변수를 사용하여 내림차순으로 정렬할 수 있다. test_list = [(1..

pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) data 적용할 데이터(리스트, 시리즈, 데이터프레임) prefix DataFrame 열 이름에 추가할 문자 접두사 prefix_sep 접두사를 추가하는 경우 사용할 구분 기호/구분자 dummy_na False일시 결측치는 무시 drop_first 첫 번째 카테고리는 제거하여 k개의 카테코리가 아니라 (k-1)개의 카테고리를 가져올지의 여부 예시 1) s = pd.Series(list('aaabbbcca')) pd.get_dummies(s) 예시 2) prefix, prefix_..

1. [::-1] 사용하기 a = [1, 2, 3, 7, 5, 6, 10] reversed_a = a[::-1] print(reversed_a) print(a) [10, 6, 5, 7, 3, 2, 1] [1, 2, 3, 7, 5, 6, 10] - reversed_a는 순서가 뒤집어진 a 리스트가 된다. - 원본 리스트인 a의 순서는 바뀌지 않는다. 2. reverse() 사용하기 a = [1, 2, 3, 7, 5, 6, 10] a.reverse() print(a) [10, 6, 5, 7, 3, 2, 1] - reverse()는 해당 리스트의 순서를 뒤집는다. (원본이 바뀜, 변수에 넣을 수 없음) 3. reversed() 사용하기 a = [1, 2, 3, 7, 5, 6, 10] reversed_a = l..

df.head() - 데이터프레임의 맨 앞에 있는 N개의 행을 반환한다. - 기본 값 5행 - 괄호안에 숫자를 넣어 몇 개를 가지고 올지 정해줄 수 있다. ex) head(3) - df.tail()은 head()와 반대로 맨 마지막에 있는 N개의 행을 반환한다. df.shape - 데이터프레임의 행과 열의 크기를 튜플 형태로 반환한다. - 반환 형태 : (행 개수, 열 개수) df.info - 총 데이터 건수와 데이터 타입, 컬럼별 NULL 건수를 알 수 있다. ex) 타이타닉호 탑승자 데이터프레임 살펴보기 titanic.info() RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 12 columns): # Column Non-Null Count Dtype..