개발은 처음이라 개발새발

서브쿼리란 쿼리문 안에 또 쿼리문이 들어 있는 것을 말합니다. 지금까지는 숫자의 범위 안에 있는 데이터이거나 그것보다 큰 데이터를 찾을 때 where이나 between문 안에 직접적으로 숫자를 입력했지만 만약 데이터 안에 어떤 인물보다 높은 조건을 도출해야 한다면 어떨까요? 이럴 때는 서브 쿼리를 사용하면 됩니다. 지난 편과 마찬가지로 sqldb의 usertbl을 활용해보겠습니다. 이번에는 직접적으로 height가 몇보다 큰지가 아닌 김경호보다 키가 큰 데이터를 도출해보겠습니다. ### 김경호 키 확인 select name,height from usertbl where name = '김경호'; ### 서브쿼리를 활용해 김경호보다 키가 큰 데이터 찾기 select name, height from usert..

오늘은 책 한권을 소개해볼까 합니다. 데이터 분석을 하는 데 있어서 파이썬도 중요하지만 데이터를 저장하고 관리하는 것도 매우 중요한대요. 그러기 위해서는 DBMS라고 하는 데이터베이스를 관리하고 운영하는 시스템 공부도 중요합니다. 그래서 소개해 드릴 책은 그중에서 가장 기본서라고 할 수 있는 "이것이 MySQL이다"라는 책입니다. 저는 올해 들어서 파이썬과 판다스 공부를 열심히 하고 있는데요. SQL에 대해서 아주 모르는 것은 아니지만 좀 더 역량을 쌓기 위해서 하반기부터는 이것이 MySQL이다를 통해 SQL 공부도 열심히 해서 포스팅을 남겨보려 합니다. https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16345347 이것이 MySQL이다 - 『이것이 MySQL이..

오랜만입니다. 오늘은 데이터분석에서 가장 중요한 정규화 작업에 대해 알아보도록하겠습니다. 정규화는 여러 열의 데이터가 들어 있을 때 모든 열의 데이터의 단위가 동일하면 더할나위 없이 좋지만 저희에겐 그런 행운은 없기에 단위가 서로 다른 열을 가지고 머신러닝을 하게 되면 머신러닝 분서 결과가 달라질 수 있습니다. 그렇기에 숫자 데이터간의 상대적인 크기 차이를 제거해 각 열에 속하는 데이터 값을 동일한 크기 기준으로 나눈 비율로 나타내는데 이를 두고 정규화(normalization)이라고 합니다. 정규화를 거친 데이터의 범위는 0~1 또는 -1~1이 됩니다. 정규화 작업중 기본적인 방법으로는 해당 열의 데이터를 열의 최대값의 절대값으로 나누는 방법이 있습니다. 이렇게 되면 가장 큰 값은 자기 자신과 나눈 것..

1, 2편에서는 선그래프에 대해 배웠다면 이제는 그래프의 다양한 종류에 대해 알아보겠습니다. df.plot 매소드를 통해서 여러 그래프를 만들 수 있는데요. 판다스에 내장된 그래프 종류는 아래와 같습니다. 선 그래프는 df.plot()을 통해서 바로 나올 수 있지만, 다른 그래프 종류들은 그렇지 않습니다. 다른 그래프를 그리기 위해서는 괄호 안에 " kind = " 옵션을 추가해 적용해야 합니다. 지난 시간에 사용한 남북한 발전전량합계 자료를 가지고 막대 그래프를 한번 그려보겠습니다. 코드는 아래와 같습니다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('./남북한발전전력량.xlsx', engine='openpyxl') #..

지난 1편에서(데이터프레임 그래프 그리기 - 1 https://data-so-hard.tistory.com/17) 그래프는 완성했지만 시각적으로 명확하게 데이터의 차이를 보여줬다고 볼순 없었는데요. 1편에서의 최종 코드와 그래프를 다시 한번 보겠습니다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('./남북한발전전력량.xlsx', engine='openpyxl') # 데이터프레임 변환 print(df) print('\n') df_ns = df.iloc[[0,5], 3:] # 남북한 연도별 발전전량 합계 추출 df_ns.index = ['South', 'North'] # 행 인덱스 변경 print('\n') print(df_..

판다스는 데이터 분석뿐만 아니라 그래프를 통해 데이터의 시각화 역시 가능한 라이브러리인대요. 이번 시간에는 "df.plot()" 을 통해 데이터프레임의 데이터를 시각화 그래프로 표현하는 법을 배우겠습니다. 그렇다면 우선 데이터를 먼저 불러와야 겠죠. 지난 판다스 데이터 분석 자료실을 소개드린 적이 있는데요. 그중 "남북한발전전량.xlsx"을 활용해보겠습니다. 자료실이 궁금하신 분들은 아래의 링크를 통해 확인해주세요. https://data-so-hard.tistory.com/15 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 자료실 오늘은 파이썬 교재 중 데이터 분석에 필요한 판다스에 대해 공부할 수 있는 교재와 예제를 다운 받을 수 있는 사이트를 추천드리려고 합니다. 우선 교재는 아래의 링크에 해당하는 교재입니다..

오늘은 파이썬 교재 중 데이터 분석에 필요한 판다스에 대해 공부할 수 있는 교재와 예제를 다운 받을 수 있는 사이트를 추천드리려고 합니다. 우선 교재는 아래의 링크에 해당하는 교재입니다. http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9788956748337 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 - 교보문고 너도 할 수 있어, 판다스!사회적으로 데이터 분석에 대한 관심이 커지면서 머신러닝에 입문하려는 사용자들도 늘어났다. 하지만 복잡하고 어려운 고급적인 수학과 통계학 이론 도서들로는 금방 www.kyobobook.co.kr 자료실은 아래 링크와 같습니다. http://infopub.co.kr/index.as..

오븐 시계에 이어 풀어볼 문제는 조건문의 마지막 주사위 시계입니다. 문제를 읽다 보면 오븐 시계보다는 확실히 간단한 코드가 예상되는 문제입니다. 우선 적으로 3개의 주사위라고 하면 3개의 변수가 필요하는 걸 알 수 있습니다. 그리고 하단에는 1번부터 3번까지 조건이 나오는데요. 이 각각의 조건에 맞춰 조건문을 작성하면 결과가 충분히 나올 것으로 보입니다. 코드를 한번 짜보겠습니다. a, b, c = map(int, input().split()) if a == b == c: print(10000+a*1000) elif a==b: print(1000+a*100) elif a==c: print(1000+a*100) elif b==c: print(1000+b*100) else: print(100*max(a,b,..

이번에 풀어볼 문제는 오븐시계입니다. 문제를 쭉 읽어보면 예제입력1의 하단 숫자가 더해지는 것을 확인할 수 있는데요. 다음 예제2와 예제3을 보게 되면 파악할 수 있는 게 몇가지 있습니다. 1. 입력해야 하는 숫자는 3개다.( 처음에 세팅할 시(a), 분(b), 시간과 분에 더해질 타이머(timer)) 2. 타이머에 입력되는 숫자에 따라 시과 분에 더해질 방법을 정해야 한다. 3. 조건을 적용해야 할 것은 분이 60이 넘어갔을 때 / 시가 24가 넘어갔을 때를 정해야 한다. 이렇게 3가지를 파악해볼 수 있습니다. 그러면 3개의 숫자를 먼저 입력해야 하니 input 함수를 이용한 숫자 입력 코드를 먼저 짜보겠습니다. a, b = map(int, input().split()) timer = int(input..