gold_honeybadger

case 조건문처럼 사용이 가능하다. 20세기와 현재의 책으로 분류한 내용을 새로운 컬럼으로 넣고 싶을 때 2000을 기준으로 20th century와 Modern을 나누면 되는데 이때 if를 사용하거나 case를 사용할 수 있다. case 는 따로 정리 하고 https://golduny.tistory.com/17 if(조건문, 참일 때, 거짓일 때)

coding/MySQL 2021. 3. 18. 10:13

NULL 데이터 처리에는 ifnull 함수 pandas데이터에서도 NULL데이터와 같은 NAN데이터를 처리하는데 fillna와 동일하게 사용할 수 있다. ifnull(컬럼명, 바꾸고 싶은 단어)로 사용하면 된다. age 안에 NULL값이 존재하므로 간단하게 사용이 가능하다. 컬럼명을 바꾸고 싶다면 as로 변경하고 싶은 컬럼 뒤쪽에 넣어준다.

coding/MySQL 2021. 3. 18. 09:41

where에 조건식을 넣어 전체 데이터 중에 특정 행을 뽑아 가져올 수 있다. case ~ end 조건식은 다르게 칼럼을 추가하여, 조건에 따라 O,X를 표시하거나 원하는 문자를 넣을 수도 있다. case ~ end의 사용 select의 옆 칼럼자리에 들어가 사용해야 한다. 새로운 칼럼에 조건을 넣어 채워줄 것이다. 조건문을 자세히 보면 when 과 then , else 을 이용해 조건문을 구성하고 있다. (as 는 칼럼 이름을 정해준다.) 영어와 동일하게 해석이 되는데 when : ~ (할)때, then : 그러면, else: 아니면 으로 바꿔서 생각하면 쉽다. 위의 조건식을 해석하면 released_year >=2000 일 때 그러면 Mordern 이다. 아니면 20th century 이다. 라고 생..

coding/MySQL 2021. 3. 17. 17:57

특정한 데이터만을 가져오거나 제외할 수 있다. 한 컬럼에서 여러 데이터를 동시에 원할 때는 ()로 묶어 사용한다.

coding/MySQL 2021. 3. 17. 17:40

내가 특정 기간이나 구간의 데이터를 가지고 오고 싶을 때 사용한다. where (컬럼명) >= 2004 and (컬럼명)

coding/MySQL 2021. 3. 17. 17:36

데이터를 눈으로 확인하기 위해 꼭 필요한 정렬하기 정렬에 사용하는 키워드들은 위치들이 로직을 필요하기 때문에 데이터를 눈으로 보고 처리 순서대로 코드를 작성해야 하는 주의점이 있다. 1. 중복없는 데이터(unique data)만 가져오는 distinct 2. 사전순서대로 정렬해주는 order by 올림차순에서는 asc는 생략이 가능하다. 내림차순에서는 desc를 이용하면 된다. 각각 사용이 가능하고, 코딩을 작성한 순서대로 이루어진다.

coding/MySQL 2021. 3. 16. 18:03

1. 원하는 문자열을 가져오는 substring 함수 substring (문자열, 숫자) 숫자를 시작으로 문자를 전부가져온다. substirng(문자열 , 시작, 끝) 시작 부터 끝의 숫자의 문자를 가져온다. 2. 문자를 바꾸는 replace 함수 3. 문자열 순서를 바꾸는 reverse 함수 4. 문자열 길이를 알려주는 char_length 함수 5. 대소문자로 바꿔주는 upper함수 lower함수

coding/MySQL 2021. 3. 16. 17:49

데이터를 처리하는데 필요한 concat 파이썬 pandas데이터처리에도 concat함수가 있었지만 쓰임이 달라 정리가 필요할 것 같다. 출력된 결과를 보니 문자열 + 와 동일하다. . MySQL의 concat은 컬럼간의 + 연산이 가능하다! as로 출력하는 컬럼명을 정할수 있다. as를 이용하여 컬럼명을 정하여 출력해줄 수 있으며 사용도 가능하다. 원래 지정되어 있던 컬럼명도 바꿀 수 있다. 단, 테이블안의 컬럼명이 바뀌는 것이 아니고, 저 문법안에서만 사용이가능하다. concat과 as를 이용하여 깔끔하게 full_name을 만들어볼 수 있다. concat_ws를 이용하여 붙이고 싶은 데이터 사이에 원하는 문장을 넣을 수 있다. join함수랑 비슷하면서도 다른

coding/MySQL 2021. 3. 16. 17:34