KATA#110

WHAT IS KATA?

KATA는 기술과 기술 향상에 초점을 맞춘 코드 챌린지입니다.
일부는 프로그래밍 기본 사항을 교육하는 반면 다른 일부는 복잡한 문제 해결에 중점을 둡니다.

이 용어는 The Pragmatic Programmer 라는 책의 공동 저자인 Dave Thomas 가
무술에서 일본의 카타 개념을 인정하면서 처음 만들어졌습니다.
Dave의 개념 버전은 코드 카타를 프로그래머가
연습과 반복을 통해 기술을 연마하는 데 도움이 되는 프로그래밍 연습으로 정의합니다.

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리트코드 - 판다스 30일 문제

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- PYTHON

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✔️ 문제 #1: Department Highest Salary

✔️ 제출 코드

✔️ 코드 분석

import pandas as pd

def department_highest_salary(employee: pd.DataFrame, department: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    merged_df = pd.merge(employee, department, left_on='departmentId', right_on='id')
    
    max_salaries = merged_df.groupby('departmentId')['salary'].max().reset_index()
    
    result_df = pd.merge(merged_df, max_salaries, on=['departmentId', 'salary'], how='inner')
    
    result_df = result_df[['name_y', 'name_x', 'salary']]
    result_df.columns = ['Department', 'Employee', 'Salary']
    
    return result_df

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✔️ CHECK POINT

• PANDAS

  • merge() 메서드 사용하여 두 개의 데이터프레임 병합하기

    # Employee 테이블과 Department 테이블을 'departmentId'와 'id'를 기준으로 병합
    merged_df = pd.merge(employee, department, left_on='departmentId', right_on='id')
    

  • groupby()와 max() 사용하여 각 그룹별 최대 값 계산하기

    # 각 부서별 가장 높은 급여를 찾기 위해 'departmentId'로 그룹화, 그룹 내 'salary' 최대 값 계산
    max_salaries = merged_df.groupby('departmentId')['salary'].max().reset_index()
    

  • merge() 메서드 사용하여 조건에 맞는 데이터 필터링하기

    # 최대 급여를 가진 직원들을 찾기 위해 다시 병합, 
    # 'departmentId'와 'salary'가 일치하는 행만 병합 결과에 포함됨
    result_df = pd.merge(merged_df, max_salaries, on=['departmentId', 'salary'], how='inner')
    

  • 컬럼 지정하여 원하는 형식으로 데이터프레임 정리하기

    # 필요한 컬럼만 선택하고, 이름을 명확하게 지정하여 결과 정리
    result_df = result_df[['department', 'name', 'salary']]
    result_df.columns = ['Department', 'Employee', 'Salary']
    

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