취뽀 기록

#열심히 살자 #취업 #공부

코린이 탈출 일지

[코드트리] Count 배열 > 코로나 메뉴얼 2

감기 증상이 있으면 Y, 감기 증상이 없으면 N으로 나타내기로 하고, 체온을 쟀을 때 수치에 따라 진료소를 다르게 구분하려고 합니다. 증상도 있고 37℃ 이상일 때 A 증상은 없지만 37℃ 이상일 때 B 증상은 있지만 체온은 정상일 때 C 둘 다 괜찮은 경우엔 D 한 번에 3명씩 검사하는데 A로 가는 사람이 2명 이상 나올때는 위급상황 E로 분류합니다. # 카운팅 배열의 1에는 A인 사람의 수가, 2에는 B가, 3에는 C가, 4에는 D가 들어감 count_arr = [0] * 5 # s와 t를 입력받은 후 카운팅 배열을 통해 각각의 빈도 저장 for _ in range(3): s, t = input().split() t = int(t) # type num = 분류 번호 if t >= 37 and s ==..

[코드트리] 2023.06.30 0

[코드트리] 구구단 > 구구단 만들기

짝수인 정수 a, b가 주어지면, a이상 b이하의 수 중 짝수에 해당하는 숫자의 구구단을 예제와 같은 형식으로 출력하는 프로그램을 작성해보세요. b에서 a로 감소하며 출력합니다. 6 * 1 = 6 / 4 * 1 = 4 / 2 * 1 = 2 6 * 2 = 12 / 4 * 2 = 8 / 2 * 2 = 4 6 * 3 = 18 / 4 * 3 = 12 / 2 * 3 = 6 ...............(생략)............... 6 * 8 = 48 / 4 * 8 = 32 / 2 * 8 = 16 6 * 9 = 54 / 4 * 9 = 36 / 2 * 9 = 18 # 변수 선언 및 입력 inp = input() arr = inp.split() a = int(arr[0]) b = int(arr[1]) # b부터 a..

[코드트리] 2023.06.26 0

[면접] 푸른저축은행 25년 상반기 면접 후기

푸른저축은행 상반기 면접에 다녀왔다.면접 시간은 약 30분 한 조에 6명이 들어갔던 것 같고, 나 빼고는 면접관, 면접자 모두 다 남자였다.면접관 5 : 면접자 6 (결시 2~3명으로 추정) 받았던 질문 1. 짧게 짧게 근무한 기록이 있는데, 다 인턴이었는지?=> 인턴 + 계약직 6개월이었다고 말씀드림 2. 재무팀 보조는 구체적으로 어떤 업무를 한건지?=> 회계감사 때 필요한 자료들 찾고 보조함 + 영수증 정산업무 등등 말씀드렸는데 더 구체적으로 물어봄 (근데 대학생 때 한 인턴이라 별로 실무적인 것을 한게 없었음) 3. 금융 자격증이 딱히 없네? (증권투자권유대행인 하나 있었음)=> 지금 AFPK, 투운사 공부중이라고 답변드림 4. 재무제표 볼 줄 아는지? => 깊게는 아니어도 대략 볼줄 안다는 식으로..

취준기록 2025.02.26 0

[은행 면접] 면접봇 강의 후기

은행 면접에서 계속 탈락하게 되어 면접에 도움이 되는 면접봇 강의를 신청했다.약 4시간 30분동안 진행되었고, 긴 시간이었지만 지루하지 않게 강의가 진행되었다. 그동안 면접을 봤을 때, 분명 자신있게 조리있게 잘 말했다고 생각하던 면접도 있었는데결과는 "탈락"일 때가 많았다.올해 상반기에는 더이상의 탈락을 겪지 않기 위해 면접봇의 강의를 신청했고,이 강의를 통해 취준생의 입장이 아닌 "면접관, 회사"의 입장에서 대답을 해야한다는 것을 깨달았다.은행 합격생들의 예시 답변도 들어주셔서 어떤 답변이 면접관 입장에서 끌리는 답변인지도 조금은 알게된 것 같다. 면접봇님이 알려주신 팁들을 바탕으로 올해 상반기에는 꼭! 입행하여 금융인으로서의 역할을 다하고 싶다. 면접에 대해 팁을 알고싶거나, 면접이 두려운 사람들은..

취준기록 2025.02.04 1

[python] loc 활용 사례

loc의 주요 사용 사례:단일 행 선택: 특정 행 라벨을 지정하여 해당 행의 데이터를 선택할 수 있습니다.df.loc['행 라벨']다중 행 선택: 행 라벨의 리스트를 지정하여 여러 행의 데이터를 선택할 수 있습니다.df.loc[['행 라벨1', '행 라벨2']]행과 열 모두 선택: 행 라벨과 열 이름을 지정하여 특정 위치의 데이터를 선택할 수 있습니다.df.loc['행 라벨', '열 이름']조건에 따른 행 선택: 조건식을 사용하여 조건에 부합하는 행만을 선택할 수 있습니다.df.loc[df['열 이름'] > 10]슬라이싱을 통한 범위 선택: 슬라이스를 사용하여 연속된 행 또는 열의 데이터를 선택할 수 있습니다.df.loc['시작 행 라벨':'끝 행 라벨', '시작 열 이름':'끝 열 이름']값 변경: l..

[개념 및 문법] 2024.05.03 0

[python] 결측치 처리, 대체 map 함수

# 결측값 확인(비율)# EDA - 결측값 확인(비율 확인)df.isnull().sum() / df.shape[0]  # 결측치 컬럼 삭제하기# 80%이상 결측치 컬럼, 삭제df = df.drop('f3', axis = 1) # city별 f1의 median 값 확인# 80%미만 결측치 컬럼, city별 중앙값으로 대체s = df[df['city'] == '서울']['f1'].median()k = df[df['city'] == '경기']['f1'].median()b = df[df['city'] == '부산']['f1'].median()d = df[df['city'] == '대구']['f1'].median() # map 함수 이용하여 f1의 결측값을 s, k, b, d로 대체하기# f1 평균값 결과 출력d..

[개념 및 문법] 2024.05.03 0

[Level 2] 귤 고르기(★)

간단해보이는데 너무 어려웠다.. 오랜만에 코테 공부해서 그런가? def solution(k, tangerine): answer = 0 check = 0 dict = {} for num in tangerine: if num in dict: dict[num] += 1 else: dict[num] = 1 arr = sorted(dict.items(), key = lambda x:x[1], reverse = True) if arr[0][1] >= k: return 1 else: for i in arr: if check < k: check += i[1] answer += 1 else: break return answer 흐름은 이렇다. 1. 우선 dict라는 딕셔너리를 만들어서 각 귤의 크기와 개수를 담는다. 2..

[프로그래머스] 2024.04.19 1