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Pandas 연습 문제

문제 1

다음 코드의 출력 결과는 무엇일까요?

import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s.loc['b':'d'])
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s.loc['b':'d'])
  1. b    2
c    3
d    4
dtype: int64
    b    2
c    3
d    4
dtype: int64
  2. 2
3
4
    2
3
4
  3. b    2
c    3
d    4
e    5
dtype: int64
    b    2
c    3
d    4
e    5
dtype: int64
  4. a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64
    a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

문제 2

Series의 apply() 메서드를 사용할 때, 가장 효율적인 방법은 무엇인가요?

  1. 항상 lambda 함수 사용
  2. 가능한 NumPy 벡터화 연산 사용
  3. 항상 for 루프로 직접 구현
  4. Series를 리스트로 변환 후 리스트 컴프리헨션 사용

문제 3

s.map()과 s.apply()의 주요 차이점은 무엇인가요?

  1. map은 딕셔너리를 인자로 받을 수 있지만, apply는 불가능
  2. apply는 Series 전체에 대한 연산 가능, map은 개별 요소에만 적용
  3. map은 결측치를 자동으로 처리하지만, apply는 그렇지 않음
  4. apply는 반환값의 형태가 자유롭지만, map은 항상 Series 반환

문제 4

다음 코드의 출력 결과는 무엇인가요?

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])
print(s.fillna(s.mean()))
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])
print(s.fillna(s.mean()))
  1. 0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
4    5.0
dtype: float64
    0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
4    5.0
dtype: float64
  2. 0    1.0
1    2.0
2    3.5
3    4.0
4    5.0
dtype: float64
    0    1.0
1    2.0
2    3.5
3    4.0
4    5.0
dtype: float64
  3. 0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
4    5.0
dtype: float64
    0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
4    5.0
dtype: float64
  4. 0    1.0
1    2.0
2    NaN
3    4.0
4    5.0
dtype: float64
    0    1.0
1    2.0
2    NaN
3    4.0
4    5.0
dtype: float64

문제 5

Series의 value_counts() 메서드 사용 시, 상대 빈도를 계산하려면 어떻게 해야 하나요?

  1. value_counts(normalize=True)
  2. value_counts(relative=True)
  3. value_counts(percentage=True)
  4. value_counts().div(len(s))

문제 6

Series의 결측치를 가장 효과적으로 처리하는 방법은 무엇인가요?

  1. 항상 dropna()로 모든 결측치 제거
  2. 항상 fillna()로 평균값 대체
  3. 항상 interpolate()로 보간
  4. 데이터의 특성과 분석 목적을 고려하여 적절한 방법 선택

문제 7

MultiIndex Series에서 특정 레벨의 인덱스만 선택하는 올바른 방법은 무엇인가요?

  1. s.index.get_level_values(level)
  2. s.select_level(level)
  3. s.index.levels[level]
  4. s.level_select(level)

문제 8

다음 코드의 출력 결과는 무엇인가요?

import pandas as pd
s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['b', 'c', 'd'])
print(pd.concat([s1, s2], axis=1))
import pandas as pd
s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['b', 'c', 'd'])
print(pd.concat([s1, s2], axis=1))
  1.     0    1
a  1.0  NaN
b  2.0  4.0
c  3.0  5.0
d  NaN  6.0
        0    1
a  1.0  NaN
b  2.0  4.0
c  3.0  5.0
d  NaN  6.0
  2.     0    1
a    1  NaN
b    2    4
c    3    5
d  NaN    6
        0    1
a    1  NaN
b    2    4
c    3    5
d  NaN    6
  3. a  1
b  2
c  3
b  4
c  5
d  6
    a  1
b  2
c  3
b  4
c  5
d  6
  4. a  1    4
b  2    5
c  3    6
    a  1    4
b  2    5
c  3    6

문제 9

Series의 astype() 메서드로 데이터 타입을 'category'로 변환하면 어떤 이점이 있나요?

  1. 메모리 사용량 감소
  2. 연산 속도 향상
  3. 결측치 자동 처리
  4. 1)과 2) 모두 해당

문제 10

다음 코드의 출력 결과는 무엇인가요?

import pandas as pd
s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a'])
print(s.value_counts())
import pandas as pd
s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a'])
print(s.value_counts())
  1. a    3
b    2
c    2
dtype: int64
    a    3
b    2
c    2
dtype: int64
  2. a    3
b    2
c    2
    a    3
b    2
c    2
  3. a    0.428571
b    0.285714
c    0.285714
dtype: float64
    a    0.428571
b    0.285714
c    0.285714
dtype: float64
  4. a    3
c    2
b    2
dtype: int64
    a    3
c    2
b    2
dtype: int64

문제 11

DataFrame에서 특정 열을 삭제하려면 어떤 메서드를 사용해야 하나요?

  1. remove()
  2. delete()
  3. drop()
  4. discard()

문제 12

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
result = df.T
print(result)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
result = df.T
print(result)
  1.    A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
       A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
  2.    0  1  2
A  1  2  3
B  4  5  6
       0  1  2
A  1  2  3
B  4  5  6
  3.    0  1
A  1  2
B  4  5
       0  1
A  1  2
B  4  5
  4.    A  B
0  1  4
1  2  5
       A  B
0  1  4
1  2  5

문제 13

DataFrame에서 인덱스를 재설정하는 방법은 무엇인가요?

  1. reset_index()
  2. reindex()
  3. set_index()
  4. index_reset()

문제 14

DataFrame의 행을 합치는 방법으로 올바른 것은 무엇인가요?

  1. df.append()
  2. df.add()
  3. df.concat()
  4. df.combine()

문제 15

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
result = df.loc[:, 'A']
print(result)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
result = df.loc[:, 'A']
print(result)
  1. 0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: int64
    0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: int64
  2. A    1
B    4
Name: 0, dtype: int64
    A    1
B    4
Name: 0, dtype: int64
  3. A    1
A    2
A    3
Name: A, dtype: int64
    A    1
A    2
A    3
Name: A, dtype: int64
  4. 1    4
2    5
3    6
Name: B, dtype: int64
    1    4
2    5
3    6
Name: B, dtype: int64

문제 16

DataFrame에서 특정 행을 삭제하는 메서드는 무엇인가요?

  1. drop()
  2. remove()
  3. delete()
  4. discard()

문제 17

DataFrame의 특정 열을 기준으로 행의 순서를 변경하는 방법은 무엇인가요?

  1. df.sort()
  2. df.order()
  3. df.sort_index()
  4. df.sort_values()

문제 18

DataFrame에서 모든 결측치를 포함한 행을 삭제하려면 어떻게 해야 하나요?

  1. df.dropna(how='all')
  2. df.dropna(how='any')
  3. df.dropna(thresh=1)
  4. df.dropna(axis=1)

문제 19

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3], 'B': [4, 5, None]})
result = df.fillna(0)
print(result)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3], 'B': [4, 5, None]})
result = df.fillna(0)
print(result)
  1.      A    B
0  1.0  4.0
1  0.0  5.0
2  3.0  0.0
         A    B
0  1.0  4.0
1  0.0  5.0
2  3.0  0.0
  2.      A  B
0  1  4
1  0  5
2  3  0
         A  B
0  1  4
1  0  5
2  3  0
  3.      A    B
0  1.0  4.0
1  2.0  5.0
2  3.0  6.0
         A    B
0  1.0  4.0
1  2.0  5.0
2  3.0  6.0
  4.      A    B
0  1.0  4.0
1  NaN  5.0
2  3.0  NaN
         A    B
0  1.0  4.0
1  NaN  5.0
2  3.0  NaN

문제 20

DataFrame에서 열의 데이터 타입을 변경하는 메서드는 무엇인가요?

  1. change_type()
  2. convert_type()
  3. astype()
  4. set_type()

문제 21

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

   import pandas as pd
   import numpy as np
 
   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, np.nan, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})
   result = df.dropna(thresh=2)
   print(result)
   import pandas as pd
   import numpy as np
 
   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, np.nan, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})
   result = df.dropna(thresh=2)
   print(result)
  1.       A    B     C
   0  1.0  5.0   9
   1  2.0  NaN  10
   3  4.0  8.0  12
          A    B     C
   0  1.0  5.0   9
   1  2.0  NaN  10
   3  4.0  8.0  12
  2.       A    B     C
   0  1.0  5.0   9
   3  4.0  8.0  12
          A    B     C
   0  1.0  5.0   9
   3  4.0  8.0  12
  3.       A    B     C
   0  1.0  5.0   9
   1  2.0  NaN  10
   2  NaN  NaN  11
   3  4.0  8.0  12
          A    B     C
   0  1.0  5.0   9
   1  2.0  NaN  10
   2  NaN  NaN  11
   3  4.0  8.0  12
  4.       A    B     C
   0  1.0  5.0   9
          A    B     C
   0  1.0  5.0   9

문제 22

fillna() 메서드를 사용할 때, 올바르지 않은 것은 무엇인가요?

  1. df.fillna(method='ffill') 는 이전 값으로 결측치를 채운다.
  2. df.fillna(method='bfill') 는 다음 값으로 결측치를 채운다.
  3. df.fillna(df.mean()) 는 각 열의 평균값으로 결측치를 채운다.
  4. df.fillna(axis=1) 는 각 행의 평균값으로 결측치를 채운다.

문제 23

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '4'], 'B': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]})
df['A'] = df['A'].astype('int')
df['B'] = df['B'].astype('float32')
print(df.dtypes)
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '4'], 'B': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]})
df['A'] = df['A'].astype('int')
df['B'] = df['B'].astype('float32')
print(df.dtypes)
  1.    A    int32
   B    float32
   dtype: object
       A    int32
   B    float32
   dtype: object
  2.    A    int64
   B    float32
   dtype: object
       A    int64
   B    float32
   dtype: object
  3.    A    object
   B    float64
   dtype: object
       A    object
   B    float64
   dtype: object
  4.    A    int64
   B    float64
   dtype: object
       A    int64
   B    float64
   dtype: object

문제 24

sort_values() 메서드를 사용할 때, 올바르지 않은 것은 무엇인가요?

  1. df.sort_values('column1', ascending=False) 는 'column1'을 기준으로 내림차순 정렬한다.
  2. df.sort_values(['column1', 'column2']) 는 'column1'을 먼저 정렬하고, 같은 값에 대해 'column2'로 정렬한다.
  3. df.sort_values('column1', inplace=True) 는 원본 DataFrame을 직접 수정한다.
  4. df.sort_values('column1', axis=1) 는 'column1'의 값을 기준으로 열을 정렬한다.

문제 25

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'D'], 'value': [4, 5, 6]})
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer', suffixes=('_left', '_right'))
print(result)
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'D'], 'value': [4, 5, 6]})
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer', suffixes=('_left', '_right'))
print(result)
  1.      key  value_left  value_right
   0   A         1.0          4.0
   1   B         2.0          5.0
   2   C         3.0          NaN
   3   D         NaN          6.0
         key  value_left  value_right
   0   A         1.0          4.0
   1   B         2.0          5.0
   2   C         3.0          NaN
   3   D         NaN          6.0
  2.      key  value_left  value_right
   0   A         1.0          4.0
   1   B         2.0          5.0
         key  value_left  value_right
   0   A         1.0          4.0
   1   B         2.0          5.0
  3.      key  value
   0   A     1
   1   B     2
   2   C     3
   3   A     4
   4   B     5
   5   D     6
         key  value
   0   A     1
   1   B     2
   2   C     3
   3   A     4
   4   B     5
   5   D     6
  4.      key  value_left  value_right
   0   A         1.0          4.0
   1   B         2.0          5.0
   2   C         3.0          NaN
         key  value_left  value_right
   0   A         1.0          4.0
   1   B         2.0          5.0
   2   C         3.0          NaN

문제 26

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})
   result = df.interpolate()
   print(result)
   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})
   result = df.interpolate()
   print(result)
  1.       A    B
   0  1.0  4.0
   1  2.0  5.0
   2  3.0  5.0
          A    B
   0  1.0  4.0
   1  2.0  5.0
   2  3.0  5.0
  2.       A    B
   0  1.0  4.0
   1  NaN  5.0
   2  3.0  NaN
          A    B
   0  1.0  4.0
   1  NaN  5.0
   2  3.0  NaN
  3.       A    B
   0  1.0  4.0
   1  1.0  5.0
   2  3.0  5.0
          A    B
   0  1.0  4.0
   1  1.0  5.0
   2  3.0  5.0
  4.       A    B


   0  1.0  4.0
   1  2.0  5.0
   2  3.0  NaN
          A    B


   0  1.0  4.0
   1  2.0  5.0
   2  3.0  NaN

문제 27

DataFrame에서 특정 열을 기준으로 그룹화하고 여러 집계 함수를 적용하려면 어떻게 해야 하나요?

  1. df.groupby('column').apply(['mean', 'sum'])
  2. df.groupby('column').agg({'A': 'mean', 'B': 'sum'})
  3. df.groupby('column').transform(['mean', 'sum'])
  4. df.groupby('column').aggregate(['mean', 'sum'])

문제 28

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'two'],
                   'C': [1, 2, 3, 4]})
result = df.pivot(index='A', columns='B', values='C')
print(result)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'two'],
                   'C': [1, 2, 3, 4]})
result = df.pivot(index='A', columns='B', values='C')
print(result)
  1.     B  one  two
   A
   bar  2  4
   foo  1  3
        B  one  two
   A
   bar  2  4
   foo  1  3
  2.     B  one  two
   A
   bar  1  3
   foo  2  4
        B  one  two
   A
   bar  1  3
   foo  2  4
  3.     one  two
   A
   bar  1  3
   foo  2  4
        one  two
   A
   bar  1  3
   foo  2  4
  4.     one  two
   A
   bar  2  4
   foo  1  3
        one  two
   A
   bar  2  4
   foo  1  3

문제 29

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame({
      'A': [1, 2, 3, 4],
      'B': [np.nan, 2, np.nan, 4],
      'C': [5, np.nan, np.nan, 8]
})
 
result = df.fillna(df.mean())
print(result)
import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame({
      'A': [1, 2, 3, 4],
      'B': [np.nan, 2, np.nan, 4],
      'C': [5, np.nan, np.nan, 8]
})
 
result = df.fillna(df.mean())
print(result)
  1.       A    B    C
   0  1.0  3.0  5.0
   1  2.0  2.0  6.5
   2  3.0  3.0  6.5
   3  4.0  4.0  8.0
          A    B    C
   0  1.0  3.0  5.0
   1  2.0  2.0  6.5
   2  3.0  3.0  6.5
   3  4.0  4.0  8.0
  2.       A    B    C
   0  1.0  3.0  5.0
   1  2.0  2.0  6.5
   2  3.0  2.0  6.5
   3  4.0  4.0  8.0
          A    B    C
   0  1.0  3.0  5.0
   1  2.0  2.0  6.5
   2  3.0  2.0  6.5
   3  4.0  4.0  8.0
  3.       A    B    C
   0  1.0  NaN  5.0
   1  2.0  2.0  NaN
   2  3.0  NaN  NaN
   3  4.0  4.0  8.0
          A    B    C
   0  1.0  NaN  5.0
   1  2.0  2.0  NaN
   2  3.0  NaN  NaN
   3  4.0  4.0  8.0
  4.       A    B    C
   0  1.0  NaN  5.0
   1  2.0  2.0  6.5
   2  3.0  NaN  6.5
   3  4.0  4.0  8.0
          A    B    C
   0  1.0  NaN  5.0
   1  2.0  2.0  6.5
   2  3.0  NaN  6.5
   3  4.0  4.0  8.0

문제 30

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame({
   'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
   'B': ['one', 'one', 'two', 'two'],
   'C': [1, 3, 2, 4]
})
 
result = df.pivot_table(index='A', columns='B', values='C', aggfunc='sum')
print(result)
import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame({
   'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
   'B': ['one', 'one', 'two', 'two'],
   'C': [1, 3, 2, 4]
})
 
result = df.pivot_table(index='A', columns='B', values='C', aggfunc='sum')
print(result)
  1.    B  one  two
  A
  bar  3  4
  foo  1  2
       B  one  two
  A
  bar  3  4
  foo  1  2
  2.    B  one  two
  A
  bar  4  3
  foo  2  1
       B  one  two
  A
  bar  4  3
  foo  2  1
  3.    B  one  two
  A
  bar  3  4
  foo  2  1
       B  one  two
  A
  bar  3  4
  foo  2  1
  4.    B  one  two
  A
  bar  4  2
  foo  1  3
       B  one  two
  A
  bar  4  2
  foo  1  3

문제 31

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})
df.iloc[1, 1] = np.nan
result = df.fillna(method='ffill').fillna(method='bfill') - df
print(result.iloc[1:3, 1:])
import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})
df.iloc[1, 1] = np.nan
result = df.fillna(method='ffill').fillna(method='bfill') - df
print(result.iloc[1:3, 1:])
  1.       B    C
   1  0.0  0.0
   2  1.0  0.0
          B    C
   1  0.0  0.0
   2  1.0  0.0
  2.       B    C
   1  1.0  0.0
   2  0.0  0.0
          B    C
   1  1.0  0.0
   2  0.0  0.0
  3.       B    C
   1  NaN  0.0
   2  0.0  0.0
          B    C
   1  NaN  0.0
   2  0.0  0.0
  4.       B    C
   1  -1.0  0.0
   2  0.0  0.0
          B    C
   1  -1.0  0.0
   2  0.0  0.0

문제 32

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'b'], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': [5, 6, 7, 8]})
result = df.groupby('A').agg({'B': 'first', 'C': 'last'}).reset_index()
print(result.loc[result['B'] < result['C'], 'A'].iloc[0])
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'b'], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': [5, 6, 7, 8]})
result = df.groupby('A').agg({'B': 'first', 'C': 'last'}).reset_index()
print(result.loc[result['B'] < result['C'], 'A'].iloc[0])
  1. 'a'
  2. 'b'
  3. IndexError
  4. None of the above

문제 33

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'C': [7, 8]})
result = pd.concat([df1, df2], axis=0).fillna(0).astype(int)
print(result.iloc[2:, 1:].sum().sum())
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'C': [7, 8]})
result = pd.concat([df1, df2], axis=0).fillna(0).astype(int)
print(result.iloc[2:, 1:].sum().sum())
  1. 7
  2. 8
  3. 15
  4. 19

문제 34

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

df = pd.DataFrame({'A': ['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y'], 'B': [1, 2, 3, 4, 5]})
result = df.set_index('A').loc[['X', 'Y', 'Z', 'W'], 'B'].reset_index()
print(result['B'].fillna(method='ffill').sum())
df = pd.DataFrame({'A': ['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y'], 'B': [1, 2, 3, 4, 5]})
result = df.set_index('A').loc[['X', 'Y', 'Z', 'W'], 'B'].reset_index()
print(result['B'].fillna(method='ffill').sum())
  1. 15
  2. 12
  3. 18
  4. ValueError

문제 35

다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
mask = df > df.mean()
result = df[mask].fillna(0).astype(int)
print(result.iloc[:2, 1:].values.flatten().tolist())
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
mask = df > df.mean()
result = df[mask].fillna(0).astype(int)
print(result.iloc[:2, 1:].values.flatten().tolist())
  1. [5, 6, 8, 9]
  2. [0, 6, 0, 9]
  3. [5, 0, 8, 0]
  4. [0, 0, 8, 9]

정답

문제 번호 정답 문제 번호 정답 문제 번호 정답 문제 번호 정답
1 1 11 3 21 2 31 2
2 2 12 2 22 4 32 1
3 1 13 1 23 2 33 1
4 2 14 1 24 4 34 1
5 1 15 1 25 1 35 3
6 4 16 1 26 1
7 1 17 4 27 4
8 1 18 1 28 4
9 4 19 1 29 1
10 1 20 3 30 1
{"packages":["numpy","pandas","matplotlib","lxml"]}
6.1 Numpy 연습문제7장 다양한 데이터 분석 라이브러리