코딩테스트 42

[LeetCode - Pandas] (Easy) 2882. Drop Duplicate Rows

DataFrame customers+-------------+--------+| Column Name | Type |+-------------+--------+| customer_id | int || name | object || email | object |+-------------+--------+이 데이터프레임에는 이메일 열을 기준으로 중복된 행들이 있습니다.이 중복된 행들을 제거하고 첫 번째 발생한 행만 남기는 솔루션을 작성하세요.결과 형식은 다음 예시와 같습니다.Example 1:Input:+-------------+---------+---------------------+| customer_id | name | email |+---..

[Study]/[Pandas] 2025.03.31

[LeetCode - Pandas] (Easy) 2883. Drop Missing Data

DataFrame students+-------------+--------+| Column Name | Type |+-------------+--------+| student_id | int || name | object || age | int |+-------------+--------+"이름" 열에 누락된 값이 있는 일부 행이 있습니다.누락된 값이 있는 행을 제거하는 솔루션을 작성하세요.결과 형식은 다음 예시와 같습니다.Example 1:Input:+------------+---------+-----+| student_id | name | age |+------------+---------+-----+| 32 | Piper | 5 ..

[Study]/[Pandas] 2025.03.31

[프로그래머스 Lv.3] 대장균의 크기에 따라 분류하기 1

문제설명 대장균들은 일정 주기로 분화하며, 분화를 시작한 개체를 부모 개체, 분화가 되어 나온 개체를 자식 개체라고 합니다. 다음은 실험실에서 배양한 대장균들의 정보를 담은 ECOLI_DATA 테이블입니다. ECOLI_DATA 테이블의 구조는 다음과 같으며, ID, PARENT_ID, SIZE_OF_COLONY, DIFFERENTIATION_DATE, GENOTYPE 은 각각 대장균 개체의 ID, 부모 개체의 ID, 개체의 크기, 분화되어 나온 날짜, 개체의 형질을 나타냅니다. 최초의 대장균 개체의 PARENT_ID 는 NULL 값입니다.  문제 대장균 개체의 크기가 100 이하라면 'LOW', 100 초과 1000 이하라면 'MEDIUM', 1000 초과라면 'HIGH' 라고 분류합니다. 대장균 개..

[Study]/[SQL] 2025.03.31

[프로그래머스 Lv.3] 특정 조건을 만족하는 물고기별 수와 최대 길이 구하기

문제 설명 대장균들은 일정 주기로 분화하며, 분화를 시작한 개체를 부모 개체, 분화가 되어 나온 개체를 자식 개체라고 합니다. 다음은 실험실에서 배양한 대장균들의 정보를 담은 ECOLI_DATA 테이블입니다. ECOLI_DATA 테이블의 구조는 다음과 같으며, ID, PARENT_ID, SIZE_OF_COLONY, DIFFERENTIATION_DATE, GENOTYPE 은 각각 대장균 개체의 ID, 부모 개체의 ID, 개체의 크기, 분화되어 나온 날짜, 개체의 형질을 나타냅니다. 최초의 대장균 개체의 PARENT_ID 는 NULL 값입니다.  문제 대장균 개체의 ID(ID)와 자식의 수(CHILD_COUNT)를 출력하는 SQL 문을 작성해주세요. 자식이 없다면 자식의 수는 0으로 출력해주세요. 이때 ..

[Study]/[SQL] 2025.03.31

[LeetCode - Pandas] (Easy) 2884. Modify Columns

DataFrame employees+-------------+--------+| Column Name | Type |+-------------+--------+| name | object || salary | int |+-------------+--------+​회사는 직원들에게 급여 인상을 제공하려고 합니다.급여 열을 수정하여 각 급여를 2배로 곱하는 해결책을 작성하세요.결과 형식은 다음 예시와 같습니다.Example 1:Input:DataFrame employees+---------+--------+| name | salary |+---------+--------+| Jack | 19666 || Piper | 74754 || Mia | 62509..

[Study]/[Pandas] 2025.03.30

[LeetCode - Pandas] (Easy) 2885. Rename Columns

DataFrame students+-------------+--------+| Column Name | Type |+-------------+--------+| id | int || first | object || last | object || age | int |+-------------+--------+다음과 같이 열 이름을 변경하는 해결책을 작성해 주세요:- id → student_id- first → first_name- last → last_name- age → age_in_years결과 형식은 다음 예시와 같습니다.Example 1:Input:+----+---------+----------+-----+| id | first ..

[Study]/[Pandas] 2025.03.30

[프로그래머스 Lv.3] 특정 조건을 만족하는 물고기별 수와 최대 길이 구하기

문제설명 낚시앱에서 사용하는 FISH_INFO 테이블은 잡은 물고기들의 정보를 담고 있습니다. FISH_INFO 테이블의 구조는 다음과 같으며 ID, FISH_TYPE, LENGTH, TIME은 각각 잡은 물고기의 ID, 물고기의 종류(숫자), 잡은 물고기의 길이(cm), 물고기를 잡은 날짜를 나타냅니다.  단, 잡은 물고기의 길이가 10cm 이하일 경우에는 LENGTH 가 NULL이며, LENGTH에 NULL 만 있는 경우는 없습니다.  문제 FISH_INFO에서 평균 길이가 33cm 이상인 물고기들을 종류별로 분류하여 잡은 수, 최대 길이, 물고기의 종류를 출력하는 SQL문을 작성해 주세요. 결과는 물고기 종류에 대해 오름차순으로 정렬해 주시고, 10cm 이하의 물고기들은 10cm로 취급하여 평균 길..

[Study]/[SQL] 2025.03.30

[프로그래머스 Lv.3] 물고기 종류 별 대어 찾기

문제 설명 낚시앱에서 사용하는 FISH_INFO 테이블은 잡은 물고기들의 정보를 담고 있습니다. FISH_INFO 테이블의 구조는 다음과 같으며 ID, FISH_TYPE, LENGTH, TIME은 각각 잡은 물고기의 ID, 물고기의 종류(숫자), 잡은 물고기의 길이(cm), 물고기를 잡은 날짜를 나타냅니다. Column name Type Nullable ID INTEGER FALSE FISH_TYPE INTEGER FALSE LENGTH FLOAT TRUE TIME DATE FALSE   단, 잡은 물고기의 길이가 10cm 이하일 경우에는 LENGTH 가 NULL 이며, LENGTH 에 NULL 만 있는 경우는 없습니다.   FISH_NAME_INFO 테이블은 물고기의 이름에 ..

[Study]/[SQL] 2025.03.30

[LeetCode - Pandas] (Easy) 2886. Change Data Type

DataFrame students+-------------+--------+| Column Name | Type |+-------------+--------+| student_id | int || name | object || age | int || grade | float |+-------------+--------+오류를 수정하는 해결 방법을 작성하세요:'grade' 열이 실수(float)로 저장되어 있으므로 이를 정수(int)로 변환하세요.결과 형식은 아래 예시와 같습니다. Example 1:Input:DataFrame students:+------------+------+-----+-------+| student_id | name | age ..

[Study]/[Pandas] 2025.03.28

[LeetCode - Pandas] (Easy) 2887. Fill Missing Data

DataFrame products+-------------+--------+| Column Name | Type |+-------------+--------+| name | object || quantity | int || price | int |+-------------+--------+수량 열에서 누락된 값을 0으로 채우는 해결 방법을 작성하세요. 결과 형식은 아래 예시와 같습니다. Example 1:Input:+-----------------+----------+-------+| name | quantity | price |+-----------------+----------+-------+| Wristwatch | None ..

[Study]/[Pandas] 2025.03.28