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Author: jeonghunyoon

Lecture07_Sub_Pandas.ipynb

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+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Quiz 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 1. 데이터 셋을 아래의 주소에서 읽어온다.\n",
+    "https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/DAT8/master/data/u.user"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "users = pd.read_table('https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/DAT8/master/data/u.user', \n",
+    "    sep='|', index_col='user_id')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 2. 25 entries 까지 읽어온다."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 3. column 이름은 무엇인가?"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 4. users dataframe의 모든 column을 통계적으로 요약하여라."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 5. occupation(직업)별 평균 나이(age)는? "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 6. occupation(직업)별로, 나이(age)의 최소값, 최대값을 구하여라."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 7. 직업(occupation)과 성별(gender)에 따른 평균 나이(age)를 구하여라. "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Quiz 2"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 1. 아래의 Series 3개를 생성하라.\n",
+    " - 1 ~ 4(4포함)에서 임의의 정수를 100개를 data로 가지고 있는 s1\n",
+    " - 1 ~ 3(3포함)에서 임의의 정수를 100개를 data로 가지고 있는 s2\n",
+    " - 10000 ~ 30000(30000포함)에서 임의의 정수를 100개를 data로 가지고 있는 s3"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 2. 3개의 Series를 컬럼으로 가지는 DataFrame을 생성하라.\n",
+    " - column의 이름은 각각\n",
+    "  - beds\n",
+    "  - baths\n",
+    "  - price_per_meter"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 3. 3개의 column을 합친 후, 1개의 column을 가진 DataFrame을 생성하라. (Series가 아닌 DataFrame)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 4. 위에서 생성한 dataframe의 index는 0~99 가 3번 등장한다. 0~299로 변경하여라."
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.6.6"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}