개발은 처음이라 개발새발

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..

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 ..

https://data-so-hard.tistory.com/34 누락 데이터 치환하기1 [python/pandas] 이번 시간은 누락 데이터를 제거하는 것이 아니라 치환하는 작업을 진행하겠습니다. 데이터 분석의 품질을 높이기 위해서는 결측치가 많은 데이터를 제거하는 것도 방법이지만 데이터의 양이 data-so-hard.tistory.com 지난 편에서는 fillna() 함수를 통해 평균 수치를 결측치에 삽입하는 것을 진행해봤습니다. 오늘은 좀 더 디테일하게 평균 데이터를 삽입해보려고 하는데요. 우선 판다스호의 데이터를 살펴보겠습니다. 데이터를 보면 성인 컬럼에 man, woman, child 총 3가지의 값이 있는데요. 이럴 경우 단순 평균을 넣을 경우 데이터의 질이 나빠질 수 있습니다. 특히, chil..

스포츠 데이터를 다루는 직업을 하면서 게임에 적용할 새로운 가공 데이터를 생성하거나 게임 페이지에 표출할 데이터를 만들어야 할 때 항상 패시브로 들어가는 데이터가 있다면 '평균'입니다. 분량이 많지 않다면 엑셀로 간다하게 할수도 있지만 한 선수의 시즌 전체, 더 나아가 해당 시즌에 출전한 모든 선수의 평균을 구해야 한다고 하면 개인 역량상 엑셀 함수만으로 꽤나 막막합니다. 이때 간단한 판다스 코드가 있다면 "groupby(['column']).agg({key: value})" 입니다. 우선 데이터를 불러옵니다. 전 개인적으로 크롤링한 kbl 21/22 정규시즌을 불러오겠습니다. import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("kbl.xlsx", s..