일상 일기 블로그

대표값 산술평균, 기하평균, 중앙값 등이 있다. 문자열함수 FORMAT(X,D) X형식 '#,###,###.##'를 D자리수로 맞춘다. select C.USERNAME 이름, count(*) 주문량, format(sum(saleprice),0) 합계, format(avg(saleprice),1) 평균, MAX(saleprice) 최대, MIN(saleprice) 최소 from orders O left join customer C on O.custid=c.custid group by 이름; Partition by 그룹핑해서 순위를 매기고자 할 때 쓴다. with rollup group by adress with rollup NULL값도 출력이 된다. having구문을 사용하면 null값을 제거할 수 있다...

뷰의 특징 1) 원본 테이블의 레코드 값에 따라 뷰의 레코드도 같이 변화함 2) 기존 테이블 변경없이 새로운 데이터 구조 사용 가능 3) 특정 레코드에 대한 노출이 필요한 경우 장점이 있음 단점 1)독립적인 인덱스 생성이 어려움 2)한번 생선된 뷰의 속성 변경이 안됨 ALTER VIEW문을 사용X 3) 삽입, 삭제, 갱신에 많은 제약이 따름 테이블의 기본키를 포함한 속성의 뷰에서 삽입,삭제,갱신, 연산이 가능하다 장점 1) 편리성 및 재사용성 반복적이고 복잡한 질의를 간단한 뷰로 사용해 일반 쿼리로 사용한다. 2) 보안 3) 논리적 독립성 실습 생성 create view v_orders as select orderid, O.custid,username, O.bookid,saleprice,orderdate..

#동등조인 select username,saleprice from customer C, orders O where c.custid = O.custid; 이너조인(동등조인과 같다) #inner join select username, saleprice from customer C join orders O on C.custid=O.custid; ON의 조건을 기준으로 join이라는 명령어를 써준다. 외부 왼쪽 조인 외부조인 도서를 구매하지 않은 고객을 포함해 고객 이름/전화번호와 주문도서의 판매가격을 출력 select username, orders.saleprice from customer left outer join orders on customer.custid=orders.custid; 오른쪽 외부조인 오..

서브쿼리(SubQuery) 쿼리문 안에 또 다른 쿼리문이 포함된 구문 select * from product_info where price>=(select avg(price) from product_info); 단일행 서브쿼리:하나의 스칼라 값을 반환한다. 다중행 서브쿼리: 여러 개의 row를 반환한다. 다중행열 서브쿼리:여러개의 열과 행을 반환한다. 서브쿼리의 확장성 select는 기본적인 질문만 가능하다. 3번 제품이 뭐지? 실생활에서는 여러 질문을 동시에 해야한다. 제품 이름이 000인 제품의 최대 판매가격은? 평균 가격이 3000원인 제품의 이름은? 인라인뷰 from절 안에 쓴 서브 쿼리의 결과는 뷰처럼 지급 select min(price) from (select*from product where..

power -> 제곱 mode 나눗셈 연산 round 소수점 자리 제한 concat(문자열, 문자열) - 문자열 합치기 TRIM 좌우 공백 제거 LTRIM 왼쪽 공백제거 RTRIM 오른쪽 공백제거 LEADING 좌측 특정 문자만 제거 우측 TRALING 오른쪽 특장 문자만 제거 문자 세기 LENGTH 바이트단위 CHAR_LENGTH 문자단위 CHARACTER_LENGTH 문자단위 CONCAT_WS 구분자를 넣어 합침 GROUP_CONCAT 컬럼을 그룹으로 묶음 문자열 추출함수 LEFT(문자열, count) 문자열 왼쪽에서 기준으로 일정 갯수 가져옴 RIGHT(문자열, count) 문자열에서 오른쪽에서 일정 갯수 가져옴 MID(문자열, 시작위치, 갯수) 시작위치부터 일정갯수 가져옴 SQL에서 문자는 인덱스..

1. Show 명령 대부분의 데이터를 Show를 통해 얻을 수 있다. SHOW VARIABLES; SHOW VARIABLES LIKE 'char_%'; ->char로 시작하는 변수를 확인한다. 스키마 목록 SHOW DATABASES; SHOW TABLES; SHOW TABLES FROM lecture; 테이블, 데이터베이스 등을 볼 수 있다. Show statement 어떤 데이터베이스가 있는지 전체 목록을 보여준다. 02 DDL 명령 사용하기 CRATE 스키마, 테이블 생성 ALTER 테이블 속성 변경 DROP 제거 Table 관련 명령 CRATE 터이블 신규생성 ALTER 테이블 구조를 변경 RENAME 테이블명을 변경 DROP 테이블 구조를 삭제 TRUNCATE 데이터의 모든 내용을 삭제 테이블을 ..

데이터 보기 df=pd.read_csv('서울시 지하철 호선별 역별 시간대별 승하차 인원 정보.csv',encoding='cp949') df.head() df.shape (46552, 52) #결측치확인 df.isnull().sum() 결측치가 없다. df['사용월'].unique() array([202108, 202107, 202106, 202105, 202104, 202103, 202102, 202101, 202012, 202011, 202010, 202009, 202008, 202007, 202006, 202005, 202004, 202003, 202002, 202001, 201912, 201911, 201910, 201909, 201908, 201907, 201906, 201905, 201904,..

데이터 확인 df=pd.read_csv('생필품 농수축산물 가격 정보(2021년1월_6월).csv',encoding='cp949') df 결측치 확인 #결측치 ㅎ ㅘㄱ인 df.isnull().sum() 데이터 타입 확인 df.dtypes 칼럼별 데이터 보기 중복값 제거 df_market=df[['시장/마트 번호','시장/마트 이름','자치구 이름','시장유형 구분(시장/마트) 이름']].drop_duplicates() df_market #자치구 별 시장/마트 개수 df_market['자치구 이름'].value_counts() 중구 분석 df_market[df_market['자치구 이름']=='중구'] df_items=df[['품목 번호','품목 이름']].drop_duplicates() df_items...