select
product_id,
year as first_year,
quantity,
price
from sales
where
year in (
select a.year
from (
select product_id, min(year) year
from sales
group by 1
) a
)
select
product_id,
year as first_year,
quantity,
price
from sales
where (product_id, year) in (select product_id, min(year) as min_year
from sales
group by product_id
)
두 쿼리의 차이는??
where 절에 서브쿼리 개수가 다르다.
in을 묶음으로 처리할 수 있었던 것이었던 것이었다. . . !
2. Python
2-1. 라이브 세션 복습
1) Dataframe의 정보 파악 🔮
df : df 테이블 전체
df.head(n) : 위에서 n번째까지
df.tail(n) : 밑에서 n번째까지
df.shape : 행과 열의 개수 (행 개수 , 열 개수)
df.dtypes : 칼럼 타입
int64 정수형
float64 실수형
object 혼합형
...
df.values : 행들의 배열 형태
df.tail(1).values : 마지막 1행 전체 출력
df.columns : 칼럼
df.columns.to_list() : 칼럼을 리스트 형태로
비교 예시
dr.isna().sum() 혹은 df.isnull().sum() : 결측치 (null값의 개수)
df.info() : 테이블 기본 구조 (shape, column, non-null, dtype, ... 를 한 번에)
Q. 학습하다가 생긴 질문 1. 그룹핑해서 count하는 거 말고 평균,합계 등등을 구하는 방법은? 개수 - count() 합계 - sum() 평균 - mean() 중위수 - median() min(), max() , ....등 다양한 집계함수 사용하면 됨! 예시 ) df2.groupby('Location','Gender')['Age'].mean() ↪︎ 'Location','Gender' 별 'Age'의 평균 📍 한 번에 여러 집계값 보고 싶으면? -> agg 예시 ) df2.groupby('Gender')['Age'].agg(['mean','min','max']) ↪︎ 'Gender'별 'Age'의 평균, 최소값, 최대값
많은 파라미터들 중에 많이 사용할 것 같은 것만 우선적으로 외워두었다. 1) by '기준이 될 컬럼' 2) ascending = True/False 3) ignore_index = True/False 원래 인덱스 무시하고 새로 0부터 매기기 → True 원래 인덱스 그대로 가져오기 → False
🔶 정렬의 다양한 방법
📍 특정 컬럼을 기준으로 정렬하고 싶을 때 1) 기준 1개 df.sort_values(by = '기준 컬럼명', ascending=True) df.sort_values(by = '기준 컬럼명', ascending=False) * ascending=True 생략가능 예시) df.sort_values(by = 'Age', ascending=False) ↪︎ df 테이블 전체를 'Age' 기준으로 내림차순 정렬
2)기준 여러개 df.sort.values(by = ['기준1','기준2'], ascending = [True, False]) *이 경우에는 ascending=True 생략하면 안되고, 기준마다 다 입력해줘야 함. by 개수랑 ascending 개수가 일치하지 않으면 valueerror가 뜬다 ! 길이가 달라 ~
📍 특정 컬럼'만' 정렬해서 빼오고싶을 때 df['컬럼명'].sort_values() * ascending=True 생략가능 예시) df['Age'].sort_values(ascending=False) ↪︎ df 테이블의 'Age' 컬럼만 출력하는데 내림차순 정렬
📍 그룹핑 후 그룹핑에 사용되지 않은 칼럼을 기준으로 정렬하고 싶을 때 구글링 했는데 잘 모르겠다.. 혹시나 by를 넣으면 될까 싶어서 시도해봤는데 error 나중에 다시 와서 정리해두겠음. ↪︎ 해결 완료. 아래 포스팅 2번 문항 참고 ! https://rosenps3.tistory.com/47
2-2. 주요 학습 포인트 ⭐️ (개인과제)
1. 딕셔너리 안에서 최댓값 찾기
- max(dict.values()) : 최댓값
- max(dict, key=dict.get) : 최댓값에 해당하는 key 값
- max(dict.items()) : key 기준 최댓값 (key,value)
2. 0으로 나눴을 때 에러 대처법 (try~except 말고 if~else 도 가능)
try: return a except ZeroDivisionError: return b
3. 정규표현식
- [],[^],*,+,?, ... 여러 가지가 sql과 동일하다.
- 정규표현식을 사용하기 위해 re 라는 내장 라이브러리를 사용한다.
import re
p = re.compile('pattern')
☑️ 매서드 종류
match
문자열 처음부터 확인
search
문자열 전체에서 확인 (처음 매치되는 문자열만 리턴)
findall
문자열 전체에서 정규식과 매치되는 모든 문자열을 리스트로 리턴
finditer
문자열 전체에서 정규식과 매치되는 모든 문자열을 반복 가능한 객체로 리턴
sub
매치되는 문자열을 다른 문자열로 치환
split
특정 문자를 기준으로 문자열 분류
☑️ 작성법
p = re.compile('pattern')
m = p.match('문자열')
if m:
print('Match found: ', m.group())
else:
print('No match')
