[데이터 사이언스 코딩 - Chap.11] 실습 수강신청 준비하기 문제 풀어보기

[문제] 수강신청 준비하기

2,000명의 품생사 대학교 학생들이 수강신청을 했습니다.

enrolment_1.csv

0.46MB

수강신청에는 다음 3개의 조건이 있습니다.

• “information technology” 과목은 심화과목이라 1학년은 수강할 수 없습니다.
• “commerce” 과목은 기초과목이고 많은 학생들이 듣는 수업이라 4학년은 수강할 수 없습니다.
• 수강생이 5명이 되지 않으면 강의는 폐강되어 수강할 수 없습니다.

기존 DataFrame에 “status”라는 이름의 column을 추가하고, 학생이 수강 가능한 상태이면 “allowed”, 수강 불가능한 상태이면 “not allowed”를 넣어주세요.

출력 예시

 

조건 1: “information technology” 과목은 심화과목이라 1학년은 수강할 수 없습니다.

총 세 개의 조건이 있습니다.

1. “information technology” 과목은 심화과목이라 1학년은 수강할 수 없습니다.
2. “commerce” 과목은 기초과목이고 많은 학생들이 듣는 수업이라 4학년은 수강할 수 없습니다.
3. 수강생이 5명이 되지 않으면 강의는 폐강되어 수강할 수 없습니다

이 조건이 “status”라는 column에 “allowed” 또는 “not allowed” 형태로 저장되어야 합니다.
먼저 "status"라는 column을 만들고, 모든 데이터를 "allowed"로 채워봅시다.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/enrolment_1.csv')
df["status"] = "allowed"

이제 여기에서 각 조건에 해당하는 경우, "not allowed"로 변경해 주면 됩니다.

 

“information technology” 과목을 수강하는 모든 데이터를 boolean1에 저장하고, 1학년에 해당하는 모든 데이터를 boolean2에 저장합시다.

boolean1 = df["course name"] == "information technology"
boolean2 = df["year"] == 1

 

그리고 이 두 값에 & 불린 연산을 하면, 두 조건을 동시에 만족하는 데이터만 인덱싱할 수 있습니다.

boolean1 = df["course name"] == "information technology"
boolean2 = df["year"] == 1

 

조건 2: “commerce” 과목은 기초과목이고 많은 학생들이 듣는 수업이라 4학년은 수강할 수 없습니다.

“commerce” 과목을 수강하는 모든 데이터를 boolean3에 저장하고, 4학년에 해당하는 모든 데이터를 boolean4에 저장합니다.

boolean3 = df["course name"] == "commerce"
boolean4 = df["year"] == 4

 

그리고 이 두 값에 & 불린 연산을 하면, 두 조건을 동시에 만족하는 데이터만 인덱싱할 수 있습니다.

df.loc[boolean3 & boolean4, "status"] = "not allowed"

 

조건 3: 수강생이 5명이 되지 않으면 강의는 폐강되어 수강할 수 없습니다.

우선 status가 allowed인 데이터만 모아 봅니다.

allowed = df["status"] == "allowed"

 

value_counts()를 사용하면, 각 과목별 신청 인원을 확인할 수 있습니다.

course_counts = df.loc[allowed, "course name"].value_counts()
course_counts

 

arts                                      158
science                                   124
commerce                                  101
english                                    56
education                                  41
                                         ... 
chemstry                                    1
jmc                                         1
b.ed                                        1
pgdca                                       1
sciences                                    1
Name: course name, Length: 296, dtype: int64

 

각 과목별 신청 인원이 5 이하인 과목의 index만 골라서 리스트로 만들어줍니다.

closed_courses = list(course_counts[course_counts < 5].index)
print(closed_courses)

 

['refactoring', 'computer architecture', 'engg. & tech.', ... , 'computer science (lateral entry)', 'arts/science', 'pg.diploma', 'aqua culture']

 

이제 폐강 과목에 대한 리스트가 확보되었습니다. for문을 통해 not allowed 문구를 넣어줍니다.

for course in closed_courses:
    df.loc[df["course name"] == course, "status"] = "not allowed"

 

이제 이 세 코드를 모두 합치면 우리가 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data/enrolment_1.csv')
df["status"] = "allowed"

# 조건 1
boolean1 = df["course name"] == "information technology"
boolean2 = df["year"] == 1
df.loc[boolean1 & boolean2, "status"] = "not allowed"

# 조건 2
boolean3= df["course name"] == "commerce"
boolean4= df["year"] == 4
df.loc[boolean3& boolean4, "status"] = "not allowed"

# 조건 3
allowed = df["status"] == "allowed"
course_counts = df.loc[allowed, "course name"].value_counts()
closed_courses = list(course_counts[course_counts < 5].index)
for course in closed_courses:
    df.loc[df["course name"] == course, "status"] = "not allowed"

df

출력 결과

Data Science

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