개발은 처음이라 개발새발

이번에도 CASE문 퀴즈를 풀어보려고 합니다. 이번에는 해커랭크가 아니라 리트코드의 퀴즈를 풀어볼 겁니다. https://leetcode.com/problems/reformat-department-table/ Reformat Department Table - LeetCode Can you solve this real interview question? Reformat Department Table - Table: Department +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | id | int | | revenue | int | | month | varchar | +-------------+---------+ (i..

https://www.hackerrank.com/challenges/what-type-of-triangle/problem?h_r=internal-search Type of Triangle | HackerRank Query a triangle's type based on its side lengths. www.hackerrank.com 오늘은 삼각형 종류를 지정하는 쿼리로 CASE문 연습을 해보겠습니다. 문제를 보면 A,B,C라는 정수를 담은 컬럼이 있고 이 세 컬럼의 숫자들에 조건을 달아 삼각형의 종류를 지정해보라는 퀴즈입니다. ** 삼각형 종류 Equilateral(정삼각형): It's a triangle with sides of equal length. Isosceles(이등변삼각형): It's a ..

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..

오늘은 본격적으로 My SQL 쿼리문에 대해 정리하기 전 기초적인 것들에 대해 알아보고자 합니다. My SQL에서 쿼리를 통해 데이터를 조회하거나 연산할 때 항상 SELECT로 시작하는데요. SELECT 문법과 그밖에 알아두면 좀 더 데이터를 조회하는 데 편해질 구문들에 대해 알아보겠습니다. 데이터를 조회하기 위해서는 기본적으로 내가 조회하고자 하는 데이터가 어떤 데이터베이스에 어떤 테이블에 있는지를 알아야 하는데요. 이럴 때 쓰는 구문이 "show~" 입니다. show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | employees | | information_schema | | mysql | | performance_s..

https://data-so-hard.tistory.com/50 merge()함수로 데이터프레임 병합하기 [python/pandas] 안녕하세요. 2주만의 포스팅을 하게 됐습니다. 오늘 포스팅할 것은 concat()함수에 이어 merge()함수로 데이터프레임을 병합하는 것입니다. merge()함수는 SQL의 join과 비슷한 방식으로 어떤 기준에 의 data-so-hard.tistory.com 지난 1편에 이어서 merge 함수의 옵션에 대해 알아보겠습니다. 이번 시간에는 'how=' 옵션에 대해 알아보려고 하는데요. how 옵션을 통해서는 왼쪽과 오른쪽을 기준으로 데이터 값을 병합합니다. 또한 left_on과 right_on 옵션을 사용하면 좌우 데이터프레임의 키값을 다르게 지정할 수 있습니다. 우선 ..

안녕하세요. 드디어 50번째 포스팅을 하게 됐습니다. 대학생 시절 야구 기자를 하겠다 다짐한 이후에 네이버 블로그를 열심히 하던 시절 이래로 자주는 아니지만 꾸준히 한 결과물이라 개인적으로 기쁩니다. 50번째로 포스팅할 글은 SQL입니다. SQL은 데이터분석에 있어서 데이터베이스를 구축하고 데이터를 저장하는 데 필수적인 프로그램인데요. 열심히 공부 중인 만큼 꾸준히 포스팅해보도록 하겠습니다. 첫글로 SQL에서 테이블을 생성하고 데이터를 입력하는 것을 작성해보겠습니다. 우선 테이블을 생성하기 위해서 create table 문법을 활용해야 합니다. CREATE TABLE `member_tbl` ( `member_id` char(8) NOT NULL, `member_name` char(5) NOT NULL, ..

안녕하세요. 2주만의 포스팅을 하게 됐습니다. 오늘 포스팅할 것은 concat()함수에 이어 merge()함수로 데이터프레임을 병합하는 것입니다. merge()함수는 SQL의 join과 비슷한 방식으로 어떤 기준에 의해 두 데이터프레임을 병합하는 방법입니다. 이때 기준이 되는 열이나 인덱스를 key라고 부릅니다. 이때 키가 되는 열이나 인덱스는 반드시 합치려는 두 데이터프레임에 모두 존재해야 합니다. 그렇다면 예제를 통해 코딩을 진행해보겠습니다. import pandas as pd df1= pd.read_excel('./stock price.xlsx') df2= pd.read_excel('./stock valuation.xlsx') print(df1) print('\n') print(df2) print(..

데이터프레임은 구성의 형태와 속성이 균형하담녀 행 또는 열 중에 어느 한 방향으로 이어 붙여도 데이터의 일관성을 유지할 수 있습니다. 오늘은 기존 데이터프레임의 형태를 유지하면서 이어 붙이는 concat() 함수에 대해 알아보겠습니다. 우선 예제를 만들어 보겠습니다. import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'a':['a0','a1','a2','a3'], 'b':['b0','b1','b2','b3'], 'c':['c0','c1','c2','c3']}, index=[0,1,2,3]) df2 = pd.DataFrame({'a':['a2','a3','a4','a5'], 'b':['b2','b3','b4','b5'], 'c':['c2','c3','c4','c5'], 'd':['d2..