if(life){code();}

Pandas; Python에서 데이터를 쉽게 다룰 수 있게 해주는 데이터 분석 라이브러리   데이터를 표(테이블) 형식으로 생성, 가공, 다양한 데이터 조작(필터링, 그룹화, 병합 등) 기능 제공데이터를 정리하고 분석하는 데 강력한 도구데이터 불러오기 및 저장 - CSV, EXCEL, SQL 등 다양한 형식의 데이터를 불러오고 저장    데이터프레임(DataFrame)판다스의 핵심 자료 구조, 엑셀의 스프레드시트처럼 행(row)과 열(column)로 구성된 2차원 데이터 구조 시리즈(Series)단일 열을 나타내는 1차원 데이터 구조, 데이터프레임의 구성 요소 중 하나. => 판다스를 이용하면 데이터의 필터링, 정렬, 집계 등 다양한 작업을 간단한 코드로 수행가능      Pandas 활용 분야 데이터 ..

여러번의 연산 수행조건문에 연산 결과 사용조건에 Query 결과 사용 SELECT column1, splecial_columnFROM (/* subquery */ SELECT column1, column2 special_column FROM table1 ) a=> 마지막 a는 서브쿼리의 alias로 넣어줌(메인 쿼리가 서브쿼리의 결과를 사용할 때 필수적) SELECT column1, column2FROM table1WHERE column1 = (SELECT col1 FROM table2)    사용예시) SELECT order_id, restaurant_name, IF(over_time>0, over_time, 0) over_timeFROM ( SELECT order_i..

한 해 동안 머리카락을 가지고 파마 1회, 탈색 6회, 염색 3회로 조져줬습니다. (백금발에 도전했지만 실패비스무리하게.. 되었습니다 ^^ )   이렇게 머릿결이 조져지던 중. . .     로레알 헤어오일 테스터당첨 소식이 들려온게 아니겠어요 🫶🏻 안그래도 머릿결이 너무 상해서 제일 유명한 로레알 빨간뚜껑 헤어팩 아시죠? 그거부터해서 차곡차곡 사재기하고 있었거든요ㅠㅠㅠㅠ 그런데 드라이 후에 에센스를 발라야하나.. 오일을 발라야하나 고민중이었는데 그걸 또 어떻게 아시구 🐰💓         탑노트가 체리 펄프, 로즈, 사과인 걸 보면 알 수 있듯 과일과 꽃의 향긋함이 느껴져요! 미들노트와 베이스가 살짝 무거우면서도 따뜻한 느낌이라 겨울에 아주 잘 어울리는 향이예요. 스파이시한 향은 아닌데다가 향이 ..

IF음식 타입이 'Korean'일 때는 '한식', 'Korean'이 아닌 경우에는 '기타'주소의 시·도 중 '경기도'는 '경기도'로, '경기도'가 아닌 경우는 앞의 두 글자만 사용하고 싶을 때음식의 단가를 주문 수량이 1일 때는 음식 가격, 주문 수량이 2개 이상일 때는 음식가격/주문수량으로 계산하기if(조건, 조건을 충족할 때, 조건을 충족하지 못할 때)(마치 삼항연산자같은ㅎㅎㅎ)   사용예시) SELECT restaurant_name, cuisine_type "원래 음식 타입", IF(cuisine_type='Korean', '한식', '기타') "음식 타입"FROM food_orders SELECT addr "원래 주소", IF(addr like '%평택군%', REPLACE(ad..

REPLACE  SELECT column_name, REPLACE(column_name, '현재값', '바꿀값')FROM table_nameWHERE column_name like '%현재값%'  사용예시)  food_orders 테이블의 restaurant_name컬럼에서 'Blue Ribbon'이 들어간 상점명을 'Pink Ribbon'으로 바꾸기SELECT restaurant_name "원래 상점명", REPLACE(restaurant_name, 'Blue', 'Pink') "바뀐 상점명"FROM food_ordersWHERE restaurant_name like '%Blue Ribbon%'    SUBSTRING(STUBSTR)  SELECT column_name SUBSTR(column_name..

悪天候あくてんこうものともせず、救助隊きゅうじょたいは遭難者そうなんしゃの搜索そうさくに向むかった。 ">悪天候あくてんこうものともせず、救助隊きゅうじょたいは遭難者そうなんしゃの搜索そうさくに向むかった。악천후에도 아랑곳하지 않고, 구조대는 조난자를 수색하러 향했다.   ものともせず 아랑곳 않고

SELECT 카테고리컬럼명, SUM(계산 칼럼명)FROM table_nameGROUP BY 카테고리컬럼명ORDER BY 정렬을원하는컬럼명 table_name의 카테고리컬럼을 value합계 기준으로 오름차순정렬   사용예시)  음식 종류별 주문금액 합계기준으로 오름차순 정렬 SELECT cuisine_type, SUM(price) sum_of_priceFROM food_ordersGROUP BY cuisine_typeORDER BY SUM(price)    음식점별 주문 금액 객단가 내림차순 정렬 SELECT restaurnat_name, AVG(name) avg_priceFROM food_ordersGROUP BY restaurant_nameORDER BY AVG(price)DESC 내림차순  =>  D..

SELECT 카테고리컬럼명, SUM(계산컬럼명)FROM table_nameGROUP BY 카테고리컬럼명 원하는 컬럼을 카테고리화 하여 해당컬럼 value들을 모두 더한 값을 조회    사용 예시) 음식 종류별 주문 금액 합계 SELECT cisine_type, SUM(price) sum_of_priceFROM food_ordersGROUP BY cuisine_type   음식점별 평균객단가SELECT restaurant_name, AVG(price) avg_priceFROM food_ordersGROUP BY restaurant_name

숫자 연산 종류연산자설명+더하기-빼기*곱하기/나누기  SELECT column_1, column_2, column_1 + column_2 as total_columnFROM table_name column_1과 column_2, column_1의 value+ column_2의 value가 행별로 계산되어 total_column이라는 alias를 가진 열에 나타난다.    SUM/AVGSELECT SUM(column_1) total_column_1, AVG(column_2) avg_column_2FROM table_name table_name에서 column_1의 value들의 합계를 total_column_1, column_2의 value들의 평균을 avg_column_2에 나타내기.    COUNT/D..

WHERE절에 조건을 적용하는 것은 같다. 논리연산자논리연산자의미예시AND그리고A>x and B='Y'=>A는 x보다 크고 B는 Y인 데이터 조회OR또는A>x or B='Y'=>A는 x보다 크거나 B가 Y인 데이터 조회NOT아닌not gender='female'=>여성이 아닌  코드 예시SELECT table_nameFROM column_nameWHERE A='x' and B>=100WHERE A='x' or BWHERE not A='x'