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[MySQL] 원하는 문자열 연결해서 추출하는 방법 CONCAT()

기본 형태 > CONCAT('문자열1', '문자열2', ...) 예시 1) SELECT CONCAT('Hello', 'World'); 결괏값: 'HelloWorld' 주의사항! > CONCAT 함수 안에 NULL 값이 하나라도 존재한다면 NULL 값이 반환됩니다. SELECT CONCAT('HELLO', 'WORLD', NULL); 결괏값: NULL 예시 2) Name column과 Occupation column의 값들을 연결해서 추출하기 SELECT CONCAT(Name,':',Occupation) FROM OCCUPATIONS; 결괏값: Ashley:Professor Samantha:Actor Julia:Doctor Britney:Professor ... CONCAT을 활용하는 연습문제 https:..

[Python] 일반함수와 lambda함수 쉽게 알아보기 (feat. map / filter)

1) 일반함수와 람다함수의 형식 차이 일반함수 def plus(x, y): a = x + y return a 람다함수 (lambda 매개변수들 : 식) lambda x, y : x + y # x = 3, y = 5일때 8을 반환 2) map과 filter (lambda함수는 표현식 자체를 사용하기보단, map이나 filter를 함께 사용하기에 꼭 알아두셔야 합니다.) 기본형식: map(함수, 리스트 or 튜플) / map 원리는 리스트 원소를 하나씩 꺼내서 함수에 적용하는 것 예시) 매개변수가 하나일 때 def plus(x): return x + 10 list(map(plus, [1, 2, 3, 4, 5, 6])) 결괏값: [10, 20, 30, 40, 50, 60] list(map(lambda x: x..

[MySQL] 문자열 부분 추출 함수 LEFT(), RIGHT(), MID()

LEFT('문자열', n) - 왼쪽에서부터 지정한 수(n)만큼 문자 반환 SELECT LEFT('ABCD', 2) 결괏값: 'AB' RIGHT('문자열', n) - 오른쪽에서부터 지정한 수(n)만큼 문자 반환 SELECT RIGHT('ABCD', 2) 결괏값: 'CD' MID('문자열', m, n) - 문자열의 m위치에서 n개 길이만큼 문자 반환 * n을 입력하지 않는다면, m기준으로 문자열 끝까지 반환 SELECT MID('ABCDEF', 3, 3); 결괏값: 'CDE' SELECT MID('ABCDEF', -2); 결괏값: 'EF' SELECT MID('ABCDEF', 1); 결괏값: 'ABCDEF' 참고: MID() 함수 사용법은 SUBSTRING() 함수와 동일해요. 문자열 길이 활용 문제 링크 ..

[MySQL] 문자열 길이 조회하는 방법 CHAR_LENGTH(), LENGTH()

문자열의 길이를 찾는 방법은 LENGTH()와 CHAR_LENGTH() 두 가지가 있어요. 차이점은 LENGTH()는 문자열의 byte길이를 반환하고, CHAR_LENGTH()는 문자열 길이를 반환해요. 예시를 통해서 쉽게 알아봅시다. - LENGTH() SELECT LENGTH(12345); 결괏값: 5 SELECT LENGTH('Hello'); 결괏값: 5 SELECT LENGTH('안녕'); 결괏값: 6 - CHAR_LENGTH() SELECT CHAR_LENGTH(12345); 결괏값: 5 SELECT CHAR_LENGTH('Hello'); 결괏값: 5 SELECT CHAR_LENGTH('안녕'); 결괏값: 2 결과적으로 한글로 입력된 문자열의 길이를 알고 싶을 땐 CHAR_LENGTH()함수를 ..

[MySQL] LIKE 여러번 사용해야 할 때는 'REGEXP'

LIKE를 여러번 사용해야 하는데, IN을 함께 사용할 수 없어요. 이럴 때 깔끔하고, 간단하게 쿼리를 작성하기 위해 사용하는 것이 REGEXP 입니다. 사용방법: SELECT 칼럼1 FROM 테이블 WHERE 칼럼1 REGEXP '문자1|문자2|문자3'; ( | 은 OR의 역할을 해줘요) 1) 칼럼1에서 'a, b, c, d'가 포함된 문자 모두 출력하기 (원하는 문자 그대로 입력) SELECT 칼럼1 FROM 테이블 WHERE 칼럼1 REGEXP 'a|b|c|d'; -- REGEXP를 사용하지 않고 위와 동일한 값 출력하기 SELECT 칼럼1 FROM 테이블 WHERE 칼럼1 LIKE '%a%' OR 칼럼1 LIKE '%b%' OR 칼럼1 LIKE '%c%' OR 칼럼1 LIKE '%d%'; 2) 칼..

[MySQL] 집계함수 + GROUP BY 기본 개념 (COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN, STD, VAR_SAMP)

집계함수를 Order 테이블을 통해서 한 번 정리를 하고 집계함수와 GROUP BY를 함께 사용하는 법도 알아보도록 해요. COUNT() - 칼럼의 개수를 파악할 때 사용 SELECT COUNT(order_no) AS '주문수' FROM Order; 결괏값: order_no의 개수가 집계되어 출력 SUM() - 칼럼의 합계를 알고 싶을 때 사용 SELECT SUM(sales_amt) AS '주문금액' FROM Order; 결괏값: sales_amt의 모든 주문금액 합계가 집계되어 출력 AVG() - 칼럼의 평균값을 알고 싶을 때 사용 SELECT AVG(sales_amt) AS '평균주문금액' FROM Order; 결괏값: sales_amt의 평균값이 출력 MAX() / MIN() - 칼럼의 최대/최소값..

[Tableau] 날짜 함수의 기본 1) DATEADD, DATEDIFF, DATENAME, DATEPART

DATEADD('날짜 기준', 증가수, 지정된 날짜) - 날짜 기준으로 지정된 날짜에 증가수만큼 더해지고 반환 예시 DATEADD('month', 2, #2022-09-01#) 반환값: 2020-11-01 예시 DATEADD('year', 3, #2022-09-01#) 반환값: 2025-09-01 예시 DATEADD('day', 3, [date]) 반환값: date 필드에 있는 모든 day값에 3이 더해진 뒤 반환 DATEDIFF('날짜 기준', 날짜 1, 날짜 2) - 날짜 기준으로 날짜 2와 날짜 1의 차이를 반환 예시 DATEDIFF('month', #2022-06-29#, #2022-09-01#) 반환값: 3 예시 DATEDIFF('year', #2018-06-29#, #2022-09-01#) 반..

[Tableau] 숫자 함수의 기본 ABS, MAX, MIN, ZN, ROUND

ABS는 절댓 값을 반환하는 함수 예시 ABS(-7) 반환값: 7 MAX과 MIN은 최대/최소값을 반환 예시 MAX([매출액]) / MIN([매출액]) 반환값: 매출액 필드에서 최대값과 최솟값이 반환 ZN은 null이면 0을 반환하고 아니면 필드값을 반환 예시 ZN([매출액]) 반환값: 매출액 필드에서 null값이 있다면 0을 반환하고 아니라면 매출액 그대로 반환 ROUND는 가장 근접한 정수 또는 지정된 소수 자리수로 반올림 ROUND(값, 소수점 자리수) 예시 ROUND(3.14151) 반환값: 3 예시 ROUND(3.14151, 1) 반환값: 3.1 예시 ROUND(3.14151, 2) 반환값: 3.14

[MySQL] Null 값 처리하는 방법 (IFNULL, CASE)

Null 값을 원하는 값으로 변경을 해야 할 경우가 있어요. 이럴 때 활용할 수 있는 방법 두 가지를 정리해보겠습니다. 1) IFNULL() 사용방법 -- 해당 칼럼에 Null값은 대체할 값으로 바뀌고,원래 값이 있다면 그대로 조회 SELECT IFNULL(칼럼이름, 'Null이 있을 경우 대체할 값') FROM 테이블명; 2) CASE() 사용방법 SELECT CASE WHEN 칼럼이름 IS NULL THEN "Null일 때 대체할 값" ELSE 칼럼이름 -- Null이 아닌 값이 그대로 출력될 수 있도록 ELSE 사용 END AS 칼럼이름 FROM 테이블명;

[Python] Pandas 고유한 값 출력하기 feat. unique(), nunique(), value_counts()

데이터 프레임에서 중복되지 않는 고유한 값을 출력해야 할 때가 종종 있죠. 아래와 같이 Name 칼럼과 같이 중복된 값이 존재하는 member_info 데이터 프레임을 예제로 활용해서 3가지 방법을 알려드릴게요. 1. unique() 함수란? 고유한 종류만 출력할 때 활용 사용방법 df이름['칼럼이름'].unique() 예시) Name에 있는 종류들 중복 없이 출력하기 member_info['Name'].unique() 결괏값 # 원래 중복으로 존재하는 최, 김 값이 고유한 값만 출력된 것을 알 수 있어요 array(['최', '김', '이', '박', '윤'], dtype=object) 2. nunique() 함수란? 고유한 종류의 개수를 알고 싶을 때 활용 사용방법 df이름['칼럼이름'].nuniqu..