Milky's note

프로그래머스 문제를 요약하면 다음과 같다. 조건을 정해주고 맞으면 'O', 아니면 'X' 로 컬럼을 추가해주는 문제이다. 여기서 조건문이랑 LIKE 조건(2개이상)을 사용하는데 헷갈릴 수도 있을 것 같아서 일단 정리한다. 코딩테스트 연습 - 중성화 여부 파악하기 ANIMAL_INS 테이블은 동물 보호소에 들어온 동물의 정보를 담은 테이블입니다. ANIMAL_INS 테이블 구조는 다음과 같으며, ANIMAL_ID, ANIMAL_TYPE, DATETIME, INTAKE_CONDITION, NAME, SEX_UPON_INTAKE는 각각 동물의 아이디 programmers.co.kr 조건을 검색할 때 데이터 컬럼 값을 알면 IN ('데이터', '데이터') 로 검색하면 되는데, 일부만 안다면 LIKE '%데이터%..

오늘은 MySQL의 CTE(Common Table Expression) 공통 테이블 표현식에 대해서 알아보도록 한다. 나름 SQL 코딩 테스트가 쉽다고 생각했었는데 .. 킥킥 처음 보는 문법이 나와서 정리하려고 한다. 그 문제는 바로바로 다음이다. 코딩테스트 연습 - 입양 시각 구하기(2) ANIMAL_OUTS 테이블은 동물 보호소에서 입양 보낸 동물의 정보를 담은 테이블입니다. ANIMAL_OUTS 테이블 구조는 다음과 같으며, ANIMAL_ID, ANIMAL_TYPE, DATETIME, NAME, SEX_UPON_OUTCOME는 각각 동물의 아이디, 생물 programmers.co.kr 먼저, CTE는 MySQL 쿼리문 내에서 여러번 참조될 수 있도록 만들어진 임시 테이블이라고 볼 수 있다. 오라클로..

1. 결측값 처리 #결측값 채우기(fillna) df['키'].fillna(-1) df2['키'].fillna(-1, inplace=True) #값을 바로 대입 #결측값 삭제(dropna) df.dropna() df.dropna(axis=0) #axis를 사용하여 행 또는 열을 제거 df.dropna(axis=0, how='any') #한개라도 있는 경우 df.dropna(axis=0, how='all') #모두 NaN인 경우 #중복된 값 제거 (drop_duplicates) df['키'].drop_duplicates() df['키'].drop_duplicates(keep='last') #맨마지막 항목 유지 df['키'].drop_duplicates(keep='first') #맨처음 항목 유지 #행 전체..

1. pandas 의 Series 와 DataFrame 1.1 Series 1차원, 1개의 column은 Series라고 한다. mylist = [1, 2, 3, 4] pd.Series(mylist) #실행결과 0 1 1 2 2 3 3 4 dtype: int64 1.2 DataFrame 방법 1. list로 만들기 company1 = [['삼성', 2000, '스마트폰'], ['현대', 1000, '자동차'], ['네이버', 500, '포털']] df1.columns = ['기업명', '매출액', '업종'] #컬럼 이름 수정 df1=pd.DataFrame(company1) # 실행 결과 방법 2. dict로 만들기 company2 = {'기업명':['삼성', '현대', '네이버'], '매출액': [200..