Heeh

df.cumsum(axis=None, skipna=True, args, kwargs) 누적합
df.cumprod(axis=None, skipna=True, args, kwargs) 누적곱

axis : 누적합/누적곱을 구할 축을 지정합니다.
skipna : 결측치를 무시할지 여부 입니다

예시

df = pd.DataFrame({'col1':[2,-2,4,5,6,8],'col2':[3,4,np.NaN,7,4,5]})
print(df)

   col1  col2
0     2   3.0
1    -2   4.0
2     4   NaN
3     5   7.0
4     6   4.0
5     8   5.0

누적합 cumsum() 

print(df.cumsum())

 col1  col2
0     2   3.0
1     0   7.0
2     4   NaN
3     9  14.0
4    15  18.0
5    23  23.0

누적곱 cumprod()

print(df.cumprod())

   col1    col2
0     2     3.0
1    -4    12.0
2   -16     NaN
3   -80    84.0
4  -480   336.0
5 -3840  1680.0

skipna 인수의 사용

print(df.cumsum(skipna=False))

   col1  col2
0     2   3.0
1     0   7.0
2     4   NaN # NaN 등장부터 계산할 수 없으므로 NaN 반환
3     9   NaN
4    15   NaN
5    23   NaN

왜도(Skewness)

: 실수 값 확률 변수의 확률 분포 비대칭성을 나타내는 지표

왜도 < 0:

확률밀도함수의 왼쪽 부분에 긴 꼬리를 가지며 중앙값을 포함한 자료가 오른쪽에 더 많이 분포

왜도 > 0:

확률밀도함수의 오른쪽 부분에 긴 꼬리를 가지며 중앙값을 포함한 자료가 왼쪽에 더 많이 분포

첨도(Kurtosis):

확률분포의 꼬리가 두꺼운 정도를 나타내는 척도

k = 3:

산포도가 정규분포에 가까움

k < 3:

정규분포보다 꼬리가 얇은 분포

k > 3:

정규분포보다 꼬리가 두꺼운 분포

df.skew() # 왜도
df.kurt() # 첨도

올림 (ceil)

ceil 함수 사용

올림은 입력값보다 같거나 큰 정수중 가장 가까운 값을 반환합니다. 

np.ceil(3.0)
np.ceil(3.2)
np.ceil(5.8)

출력

3.0
4.0
6.0

내림(floor)

floor 함수 사용

내림은 입력값보다 같거나 작은 정수중 가장 가까운 값을 반환합니다. 올림의 반대입니다.  

print(np.floor(3.0))
print(np.floor(3.2))
print(np.floor(5.8))
print(np.floor(-3.2))
print(np.floor(-5.8))

출력

3.0
3.0
5.0
-4.0
-6.0

버림(trunc)

trunk 함수 사용

소수점을 그냥 버리는 것으로 내림과는 다릅니다. 

print(np.trunc(3.0))
print(np.trunc(3.2))
print(np.trunc(5.8))
print(np.trunc(-3.2))
print(np.trunc(-5.8))

출력

3.0
3.0
5.0
-3.0
-5.0

https://codeup.kr/problem.php?id=6095 

바둑판(19 * 19)에 n개의 흰 돌을 놓는다고 할 때,
n개의 흰 돌이 놓인 위치를 출력하는 프로그램을 작성해보자.

내 풀이

# 바둑판(19 * 19)에 n개의 흰 돌을 놓는다고 할 때, n개의 흰 돌이 놓인 위치를 출력하는 프로그램을 작성해보자.

d = []           # 리스트 생성 []
for i in range(20):  
    d.append([])       # 리스트 안에 다른 리스트 추가
    for j in range(20):
        d[i].append(0)   # 리스트 안에 들어있는  리스트 안에 0 추가해 넣기
        
        
n = int(input())             # 흰 돌 개수 입력
for i in range(n):           # 흰 돌이 놓인 위치 입력 
    x, y = input().split()
    d[int(x)][int(y)] = 1
    
for i in range(1, 20):          
    for j in range(1, 20):
        print(d[i][j], end=' ')
    print()

다른 분들의 풀이를 참고하여 풀었당.. 

꼭 복습해야지! 

https://codeup.kr/problem.php?id=6094 

출석 번호를 n번 무작위로 불렀을 때, 가장 빠른 번호를 출력해 보자.

내 풀이

n = int(input())
a = input().split()

for i in range(n):
    a[i] = int(a[i])
    
print(min(a))

min() :

파이썬 내장함수 min()을 이용해 인수로 받은 자료형 내에서 최소값을 받아 반환.

최대값은 max()함수 이용

https://codeup.kr/problem.php?id=6093 

출석 번호를 n번 무작위로 불렀을 때, 부른 번호를 거꾸로 출력해 보자.

내 풀이

n = int(input())    # 출석 번호를 부른 총 횟수
a = input().split()  # 부른 출석번호 a에 저장

for i in range(n):   
    a[i] = int(a[i])    
    
for i in range(n-1, -1, -1):  # 번호 거꾸로 출력
    print(a[i], end = ' ')

range(n-1, -1, -1):  range(start, stop, step)

range() 역순으로 출력하기  

https://codeup.kr/problem.php?id=6092 

출석 번호를 n번 무작위로 불렀을 때, 각 번호(1 ~ 23)가 불린 횟수를 각각 출력해보자.

내 풀이

n = int(input())  # 출석번호를 부른 총 횟수 
a = input().split()  # 공백을 기준으로 잘라 a에 순서대로 저장 

for i in range(n):      # 0부터 n-1까지
    a[i] = int(a[i])       # a에 순서대로 저장되어있는 각 값을 정수로 변환해 다시 저장
    
d = []                        # d라는 이름의 빈 리스트 [] 변수를 만든다. 
for i in range(24):          #print(d)=[0, 0, 0, ... , 0, 0, 0] 과 같이 24개의 정수 값 0을 추가해 넣음
    d.append(0)             # 각 값은 d[0], d[1], d[2], ..., d[22], d[23] 으로 값을 읽고 저장할 수 있다.

for i in range(n):       #번호를 부를 때마다, 그 번호에 대한 카운트 1씩 증가
    d[a[i]] += 1 
    
for i in range(1,24):    #카운트한 값을 공백을 두고 출력
    print(d[i], end=' ')

https://codeup.kr/problem.php?id=6091 

내 풀이

a,b,c = map(int, input().split())

d = 1
while d%a!=0 or d%b!=0 or d%c!=0 :
  d += 1
print(d)

모범 답안

a, b, c = input().split()

a = int(a)
b = int(b)
c = int(c)

d = 1
while d%a!=0 or d%b!=0 or d%c!=0 :
  d += 1

print(d)