2024/11 63

もう少し早く病院に行けば助かったのに、放っておいたので、手遅れになってしまった。

もう少すこし早はやく病院びょういんに行いけば助たすかったのに、放ほうっておいたので、手遅ておくれになってしまった。 ">もう少すこし早はやく病院びょういんに行いけば助たすかったのに、放ほうっておいたので、手遅ておくれになってしまった。  조금 더 일찍 병원에 갔으면 살 수 있었을 텐데, 내버려 두었기 때문에, 때를 놓쳐 버렸다.  放っておく내버려 두다, 방치하다

JLPT N1 2024.11.30

これまで、掃除機などに手を触れたことがないその夫がである。

これまで、掃除機そうじきなどに手てを触さわれたこともないその夫おっとがである。 ">これまで、掃除機そうじきなどに手てを触さわれたこともないその夫おっとがである。 지금까지, 청소기 같은 것을 만진 일도 없는 그런 남편이 말이다.(=지금까지, 청소기 등에 손을 댄 일도 없는 그런 남편이 말이다.)   -が+である = -が+です서술어 である는 문장을 단정적으로 서술하는 표현으로, です에 해당하는 표현이지만 더 딱딱하고 문어체적이다.주로 문학, 보고서, 에세이 같은 격식을 차린 글에서 사용. 問題7에서 자주 나온다.

JLPT N1 2024.11.29

Python - NumPy

NumPy(Numerical Python);과학 계산에 강력한 성능을 제공하는 파이썬 라이브러리 다차원 배열 객체 ndarray와 배열을 효율적으로 처리할 수 있는 다양한 함수들을 제공데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝에서 기초가 되는 라이브러리(판다스와 함께 자주 사용)  *특징 고속 배열 연산C언어로 작성되어 있어 파이썬 기본 리스트보다 훨씬 빠른 연산 가능다양한 수학 함수배열 간의 덧셈, 뺄셈, 곱셈 등의 연산을 효율적으로 수행선형대수, 통계 함수복잡한 수학 계산도 간단히 처리 가능  NumPy설치pip install numpy  배열(ndarray)생성하기import numpy as np#1차원 배열 생성arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)#출력#[1 2 3 4 ..

Python to AI 2024.11.29

SQL - Pivot Table

Pivot table2개 이상의 기준으로 데이터를 집계할 때, 보기 쉽게 배열하여 보여주는 테이블  Pivot table의 기본 구조 구분 컬럼집계 기준데이터  데이터 테이블들을 가지고 Pivot Table뷰를 만든다 -> Pivot View 구조를 만든다 예)음식점별로 15시에서 20시까지 시간별 주문건수를 집계해본다. 1. 결제테이블에서 주문시간의 15시-20시의 시/분/초 중 시간만 SUBSTRING하고2. 음식점명, 시간대를 기준으로 주문건수 데이터를 조회한다. SELECT f.restaurant_name, SUBSTRING(p.time, 1, 2) hh, COUNT(1) cnt_orderFROM food_orders f INNER JOIN payments p ON f.ord..

SQL 2024.11.28

彼女は俳優としての活動のかたわら、小説家としても活躍している。

彼女かのじょは俳優はいゆうとしての活動かつどうのかたわら、小説家しょうせつかとしても活躍かつやくしている。 ">彼女かのじょは俳優はいゆうとしての活動かつどうのかたわら、小説家しょうせつかとしても活躍かつやくしている。 그녀는 배우로 활동하는 한편으로, 소설가로서도 활약하고 있다. かたわら-함과 동시에, -한편

JLPT N1 2024.11.27

Python - Pandas(Series/DataFrame)

시리즈(Series) 1차원 배열과 같은 데이터 구조인덱스(Index)와 데이터 값(Value)이 쌍으로 구성 import pandas as pd#시리즈 생성 예시s = pd.Series([10,20,30,40], index=['a','b','c','d'])print(s)#출력#a 10#b 20#c 30#d 40#dtype: int64s_2=pd.Series([10.0,20,30,40], index=['a','b','c','d'])print(s_2)#출력#a 10.0#b 20.0#c 30.0#d 40.0#dtype: float64 -> 시리즈는 내부적으로 같은 dtype을 가짐s는 value가 모두 정수형으로 시리즈 데이터타입이 int로 출력된 것을 볼 수 있다.s_2는 value 중 10.0만 실수형으..

Python to AI 2024.11.27

電車の窓から外を見るともなく見ていたら、祭りの行列が目に入った。

電車でんしゃの窓まどから外そとを見みるともなく見みていたら、祭まつりの行列ぎょうれつが目めに入はいった。 ">電車でんしゃの窓まどから外そとを見みるともなく見みていたら、祭まつりの行列ぎょうれつが目めに入はいった。전철 창문으로 밖을 무심코 보고 있었더니, 축제 행렬이 눈에 들어왔다.    見るともなく見る우연히 보다

JLPT N1 2024.11.27

SQL - 'Not given', NULL다루기

1. 제외해주기 -> 0으로 간주(null) SELECT column_1, IF(column_2'Not given', value, null) null_columnFROM tableGROUP BY 1 Not given이라는 값을 가진 데이터가 아닌 경우에는 value를 그대로, Not gien이라는 값은 null로 바꿔준다.(0으로 간주됨) IS NOT NULL을 사용하여 null 이 아닌 경우의 데이터만 조회할 수도 있다.   2. 다른 값을 대신 사용하기 사용할 수 없는 값 대신 다른 값을 대체해서 사용하는 방법(대체 값의 예 :  평균값, 중앙값 등 대표값) SELECT column_1, COALESCE(null_column, 대체값) "null제거"FROM (SELECT column_1, IF(co..

SQL 2024.11.26

SQL - JOIN(필요한 데이터가 서로 다른 테이블에 있을 때)

LEFT JOIN : 공통 컬럼(키값)을 기준으로, 하나의 테이블에 값이 없더라도 모두 조회INNER JOIN : 공통 컬럼(키값)을 기준으로, 두 테이블에 모두 있는 값만 조회 -- LEFT JOINSELECT 조회 할 컬럼FROM 테이블1 a LEFT JOIN 테이블2 b ON a.공통컬럼명=b.공통컬럼명--INNER JOINSELECT 조회 할 컬럼FROM 테이블1 a INNER JOIN 테이블2 b ON a.공통컬럼명=b.공통컬럼명 *공통컬럼은 컬럼을 묶어주기 위한 '공통 값'이기 때문에 각 컬럼명은 달라도 됨.예) 테이블1.고객ID=테이블2.고객아이디

SQL 2024.11.26

Python - Pandas설치 및 Conda, Jupyter Notebook, 가상환경과 kernel

Pandas 설치pip install pandas   Jupyter Notebook 코드, 텍스트, 이미지 등을 한 곳에서 관리할 수 있는 대화형 컴퓨팅 환경데이터 분석, 머신러닝, 교육 등 다양한 분야에서 사용   Jupyter Notebook 설치 pip사용 설치conda사용 설치Jupyter Notebook 공식 GitHub 리포지토리 -소스에서 설치(... 귀찮...)Docker사용 설치 -Python환경이나 패키지 의존성 문제 걱정 xAnaconda Navigator등등 ....Anaconda Navigator 제일 간편. (다른 도구들도 간편하게 접할 수 있어서 좋음 - 오렌지.. 특히 논코딩으로 데이터분석 할 수 있어서 좋다!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!)   pip로 Jupy..

Python to AI 2024.11.26
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