목록데이터분석 (70)
개발은 처음이라 개발새발
https://www.hackerrank.com/challenges/symmetric-pairs/problem?h_r=internal-search Symmetric Pairs | HackerRank Write a query to output all symmetric pairs in ascending order by the value of X. www.hackerrank.com 문제를 살펴보면 두가지 경우의 해당하는 x,y를 찾아야 합니다. 첫번째는 x와 y가 같은 로우가 2개이상일 때, 두번째는 x와 y가 교차로 다른 로우와 같을 때 y가 큰 쪽을 찾아야 합니다. 이렇게 서로 다른 조건을 가로로 붙이지 않고 세로로 붙일 때 UNION 함수를 사용합니다. 그렇다면 첫번째 조건부터 쿼리를 작성해보겠습니다. ..
https://leetcode.com/problems/rising-temperature/ Rising Temperature - LeetCode Can you solve this real interview question? Rising Temperature - Table: Weather +---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | id | int | | recordDate | date | | temperature | int | +---------------+---------+ id is the pr leetcode.com 이번 퀴즈는 Self Join뿐만 아니라 DATE_ADD()함수까지 곁들인 퀴즈입니다...
https://leetcode.com/problems/employees-earning-more-than-their-managers/description/ Employees Earning More Than Their Managers - LeetCode Can you solve this real interview question? Employees Earning More Than Their Managers - Table: Employee +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | id | int | | name | varchar | | salary | int | | managerId | int | +------ l..
https://www.hackerrank.com/challenges/average-population-of-each-continent/problem?h_r=internal-search Average Population of Each Continent | HackerRank Query the names of all continents and their respective city populations, rounded down to the nearest integer. www.hackerrank.com 오늘은 JOIN과 관련된 해커랭크의 퀴즈를 들고왔습니다. 문제는 city, country라는 두개의 테이블이 있고 두 테이블을 조인 시켜 country 테이블에 있는 continent를 기준으로 city 테이..
https://www.hackerrank.com/challenges/earnings-of-employees/problem?h_r=internal-search Top Earners | HackerRank Find the maximum amount of money earned by any employee, as well as the number of top earners (people who have earned this amount). www.hackerrank.com 이번에는 group by와 관련된 간단한 퀴즈를 풀어보겠습니다. 문제를 해석해보면 months와 salary를 곱해 earings라는 컬럼을 만들고 가장 높은 earings과 해당 earings를 기록한 사람이 몇명인지를 카운트해보라는 것을..
근래 여러 업무가 겹치면서 포스팅 하는 것도 많이 힘드네요. 업무가 겹치다 보니 포스팅 뿐만 아니라 컬럼명을 외우기도 벅차는데요. 주로 하는 일이 본격적으로 게임을 서비스 하기 위해 데이터 베이스를 구축하기 전 게임에 필요한 스탯의 성장과 인게임 결과에 따른 수치 변동 시뮬레이션을 하는 것이 업이다 보니 긴 컬럼명을 간단하게 변경해 외우기 쉽도록 작업을 하는 경우가 많습니다. 뭐든지 방법에는 처음에 알기 쉽지만 손이 많이 가는 방법 1과 공부를 한다면 몹시도 간단한 방법 2가 존재하는데요. 컬럼명 변경도 마찬가지입니다. 일단 예제를 하나 만들어보겠습니다. import pandas as pd dict_data = {'선수A':[18,3,21,8.13], '김덕배':[3,9,12,7.93], '필포든': [..
오늘은 실제 업무를 하면서 SQL를 활용할 때 가장 많이 사용하는 구문을 하나 포스팅 해보겠습니다. 저는 실제 스포츠 데이터를 기반으로 분석을 통해 가공 스탯을 만드는 일을 주로 하기 때문에 SQL에서도 연산과 조건문을 자주 사용하는데요. 그중에서 조건문으로 많이 활용하는 CASE...WHEN...THEN입니다. 형식은 아래와 같습니다. CASE WHEN 조건1 THEN 결과값1 WHEN 조건2 THEN 결과값2 WHEN 조건3 THEN 결과값3 ELSE 결과값 END 형식을 보면 알다시피 WHEN과 THEN은 항상 같이 사용됩니다. 그리고 WHEN과 THEN은 여러개를 사용할 수 있습니다. ELSE의 경우는 WHEN ...THEN...의 조건문에 모두 부합되지 않을 때 표출될 값입니다. 파이썬의 조건문..
우선 group by를 소개했을 때 예제로 적어보았던 사용자별 총 구매액을 다시 불러 와보겠습니다. select userid as '사용자 아이디', sum(price*amount) as '총 구매액' from buytbl group by userid; +---------------+-----------+ | 사용자 아이디 | 총 구매액 | +---------------+-----------+ | BBK | 1920 | | EJW | 95 | | JYP | 200 | | KBS | 1210 | | SSK | 75 | +---------------+-----------+ 지난 번에는 이렇게 총 구매액만을 구해봤는데 여기에서 더 나아가 총 구매액이 1000 이상인 사용자에게만 사은품을 증정하고 싶다면 어떻게..
SQL에서 group by와 함께 사용하는 집계함수에 대해 간단하게 알아보겠습니다. 위 표는 group by와 함께 사용되는 집계 함수입니다. 그렇다면 위의 것들 중에 예제로 간단하게 어떻게 노출되는지 확인해보겠습니다. 우선 평균을 구해보겠습니다. 지난 편에 이어 buytbl에서 전체 구매자가 구매한 물품의 개수를 구해보겠습니다. select avg(amount) as '평균 구매 개수' from buytbl; +----------------+ | 평균 구매 개수 | +----------------+ | 2.9167 | +----------------+ 이렇게 전체 평균 구매 개수를 구하는 걸 넘어 사용자별로 평균 구매 개수를 한번 내보겠습니다. select userid , avg(amount) as '..
SQL에는 파이썬 처럼 group by가 존재합니다. group by는 말그대로 그룹으로 묶어주는 역할을 합니다. 이를 통해서 그룹별로 수량이 어떻게 되는지 그리고 품목 남은 수량의 가격이나 구매자가 총 얼마를 결재 했는지에 대해 알 수 있습니다. 우선 buytbl에서 사용자별 구매한 물품 개수에 대해 알아보겠습니다. select userid, sum(amount) from buytbl group by userid; +--------+-------------+ | userid | sum(amount) | +--------+-------------+ | BBK | 19 | | EJW | 4 | | JYP | 1 | | KBS | 6 | | SSK | 5 | +--------+-------------+ 네 ..