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[Python] pandas :: wide_to_long : 데이터프레임 형태 바꾸기, 피벗 해제하기 [내부링크]
1. pandas:: wide_to_long() 개요 1) 이해 데이터프레임 형태를 바꾸어야 할 때가 있는데, 이때 wide_to_long()과 melt(), pivot_table() 등을 많이 사용합니다. wide_to_long()은 넓은 형식(wide format)의 데이터프레임에서 긴 형식(long format)로 데이터프레임 피벗을 해제해 주는 메서드입니다. wide_to_long을 사용하면 데이터프레임 형태를 아래와 같이 바꿀 수 있습니다. 일정한 규칙성을 갖는 이름의 여러 열(col1, col2, col3...)을 num이라는 열로 분류하고, 그 값을 col이라는 열에 한꺼번에 표시하도록 한 것입니다. plotly.express 등의 이용해 집단별 그래프를 그릴 때, 이런 long 형식의 데이터프레임을 사용하곤 합니다. 2) 사용 long 형식으로 바꾸어줄 데이터프레임과 피벗을 해제할 컬럼 이름, 그대로 값을 유지할 컬럼을 지정해 주어야 합니다. 이 때, 피벗을 해제할 컬
[Python] scipy :: optimize.curve_fit (1) : 비선형 커스텀 함수의 최적화된 모수 찾기 - Mixed Gaussian Distribution [내부링크]
1. 비선형, 커스텀 함수의 최적화된 모수 찾기 보유중인 데이터의 분포가 기존에 존재하는 확률분포와 유사하다면, fitter.Fitter() 등을 사용하여 가장 적합한 함수의 형태를 찾고, 그 함수의 최적화된 모수 또한 찾아낼 수 있습니다. 하지만, 데이터가 특이한 분포를 가지고 있는 경우가 있습니다. 아래와 같이 2개 이상의 극대값을 갖거나, 기존의 확률분포함수와 전혀 다른 형태의 분포를 지니는 경우에, 분포함수로 특수한 개형을 갖는 커스텀 함수를 설정하여 적용해야 할 수 있습니다. 이 때, scipy.optimize.curve_fit()을 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다. 2. scipy.optimize.curve_fit()을 사용한 모수 탐색 본 포스팅의 예제는 다음의 단계로 구성됩니다. 데이터 준비, 분포 확인 (* 히스토그램 등) 커스텀 분포함수 정의 초기 파라미터 설정 (* 최적의 파라미터=모수 탐색을 위해서 초기값 입력) scipy.optimize.curve_fit(
[Python] plotly.express :: write_html() : 한글 깨짐 문제 해결하기 (영어 외 문자, 인코딩 오류 해결) [내부링크]
1. plotly.express :: write_html() 사용 시 한글 깨짐 문제 write_html()은 plotly로 그린 인터랙티브 그래프를 html 확장자 형태로 저장해 주는 메서드입니다. 영문으로 된 데이터를 사용했을 경우(즉, 그래프에 알파벳, 숫자만 있을 경우)에는 문제가 없습니다. 하지만 한글이 포함된 데이터를 사용할 경우, 축 이름, 범례 등등 모든 한글이 아래와 같이 깨지는 인코딩 오류가 발생합니다. encoding = 'cp949' 인수를 추가해도 문제는 해결되지 않고, 오류가 발생합니다. 2. 문제 해결 write_html()의 인코딩 문제를 해결하려면, with open --- as file 문을 사용해야 합니다. fig.write_html(저장경로) 대신 아래의 코드를 사용하면 됩니다. with open(저장경로, 'w', encoding = 'utf-8') as file: file.write(fig.to_html(full_html = False, inc
[Python] plotly.express :: histogram() : 인터랙티브 히스토그램 그리기 [내부링크]
1. plotly.express.histogram()의 이해 plotly는 인터랙티브(interactive) 그래프를 그릴 수 있게 해 주는 파이썬 패키지입니다. 그래프 위에 마우스 커서를 올리면 관련 정보(예 : 특정 계급의 도수 등)를 조회할 수 있고, 이미지의 원하는 부분을 확대하거나 축소할 수도 있습니다. 또한, 결과물을 저장할 때 png, jpeg 형태의 고정된 이미지 형식 외에 인터랙티브 기능을 쓸 수 있는 html 파일로 저장할 수 있다는 점도 plotly의 큰 장점입니다. 2. plotly.express.histogram()의 사용 Python 내에서 plotly.express 를 px라는 별칭으로 불러옵니다. import plotly.express as px 다음과 같은 형태로 그래프를 그릴 수 있습니다. (1) 기본형 가장 기본적인 px.histogram() 그래프와 코드는 다음과 같습니다. 데이터프레임 A 내 변수X의 도수분포를 알아봅니다. px.histogram
[Python] numpy.random :: 확률분포를 따르는 무작위 리스트, 배열 만들기 [내부링크]
1. numpy.random.()의 이해 '' 자리에 numpy에서 제공하는 확률분포함수 이름을 기입할 경우, 해당 확률분포를 따르는 무작위 숫자들로 구성된 리스트나 배열을 생성할 수 있습니다. 제공되는 함수 리스트와 그 인수는 아래 URL을 참조해 주세요. (확률분포함수마다 인수가 다르다는 점을 유의) Legacy Random Generation — NumPy v1.25 Manual NumPy reference Random sampling ( numpy.random ) Legacy Random Generation Legacy Random Generation The RandomState provides access to legacy generators. This generator is considered frozen and will have no further improvements. It is guaranteed to produce the same values as the fina
[Python] fitter.Fitter :: get_best(), fitted_param() & : 데이터에 맞는 확률분포와 최적 모수 찾기 [내부링크]
1. fitter.Fitter의 이해 fitter는 데이터에 맞는 최적의 확률분포(distribution function)와 그 모수(parameter)를 찾는 데 유용한 패키지입니다. fitter.Fitter와 관련 메서드들은 다음의 기능을 수행합니다. fit() : 데이터에 확률분포 적합시키기(fitting) summary() : 데이터에 적합된 확률분포를 요약, 그래프로 출력 get_best() : 데이터에 가장 잘 맞는 확률분포(best distribution) 탐색 best_params() : 최적 확률분포의 모수(parameter) 탐색 2. fitter.Fitter의 사용 Python 내에서 fitter를 불러옵니다. 이 때, 데이터를 사용해야 하므로 numpy 또는 pandas 패키지도 함께 불러오게 됩니다. from fitter import Fitter, get_common_distributions import numpy as np (1) 코드의 구성 기본적인 코드는
[Python] fitter :: get_distributions(), get_common_distributions() : 확률분포 리스트 불러오기 [내부링크]
1. fitter.get_distributions()의 이해 1) fitter 패키지 fitter 패키지는 데이터에 확률분포를 맞추는(fit), 즉 모형을 적합시킬 목적으로 사용되는 파이썬 라이브러리입니다. 따라서 가장 적합한 분포를 선택하고, 그 모수를 탐색할 때 매우 유용합니다. 주로 scipy.stats와 함께 사용하기 좋습니다. 데이터에 대한 최적 분포 탐색, 모수 추정 분포함수 간 적합성 비교 FITTER documentation — fitter 1.7.0 documentation Compatible with Python 3.7, and 3.8, 3.9 What is it ? The fitter package is a Python library used for fitting probability distributions to data. It provides a straightforward and and intuitive interface to estimate paramete
[Python] plotly.express :: box() : 인터랙티브 박스플롯 그리기 [내부링크]
1. plotly.express.box()의 이해 plotly는 인터랙티브(interactive) 그래프를 그릴 수 있게 해 주는 파이썬 패키지입니다. 이중 plotly.express 는 빠르고 편리하게 그래프를 디자인할 수 있게 합니다. 그래프를 그려주는 패키지인 만큼, pandas 또는 numpy 패키지와 함께 사용합니다. plotly 인터랙티브 박스플롯은 박스에 마우스 커서를 올리면 다음과 같이 최대값, 중간값, 최소값, 그리고 Q1, Q3 사분위수를 나타내 줍니다. 또한, 마우스 드래그를 통해서 원하는 부분을 확대해 볼 수 있다는 장점도 있습니다. 2. plotly.express.box()의 사용 Python 내에서 plotly.express 를 px라는 별칭으로 불러옵니다. import plotly.express as px 다음과 같은 형태로 그래프를 그릴 수 있습니다. (1) 기본형 가장 기본적인 px.box() 그래프와 코드는 다음과 같습니다. px.box(데이터프레임명
[Python] scipy.stats :: Statistical functions - 분포함수 105종 개형 [내부링크]
파이썬을 이용해 분석할 때, 내가 가지고 있는 자료에 잘 맞는 함수(best fit function), 또는 최적화된 함수(optimized function)를 찾아야 하는 경우가 있습니다. 분포함수가 선형함수이거나 다항함수라면 어렵지 않게 찾을 수 있습니다. 하지만 만약 내가 가진 자료가 어떤 분포를 가지는지 모를 경우에는, 내 자료의 분포와 유사한 분포함수를 찾아서 파라미터를 추정하는 과정을 거쳐야 합니다. Statistical functions (scipy.stats) — SciPy v1.12.0 Manual Statistical functions ( scipy.stats ) This module contains a large number of probability distributions, summary and frequency statistics, correlation functions and statistical tests, masked statistics, kernel
[Python] os :: path.getsize() : 지정한 파일의 크기(bytes)를 반환하는 메서드 [내부링크]
파일의 크기를 계산하거나, 파일의 크기에 따라서 다른 연산을 수행해야 할 때 os.path.getsize() 메서드를 사용할 수 있습니다. os.path.getsize()메서드는 지정된 파일의 크기를 byte 단위로 반환하는 메서드입니다. 본 포스팅은 스택 오버플로우 관련 포스팅을 참조하고 있습니다. 1. 방법론 파일 경로만 있다면 간단히 확인이 가능합니다. file_path = '파일 경로' os.path.getsize(file_path) 2. 예제 워킹 디렉토리에 들어있는 임의의 폴더 내 .csv 파일에 대하여 용량 확인을 수행합니다. file_dir = 'D:/OneDrive - 연세대학교 (Yonsei University)/Blog/Coding_Python/06_2023/vissim_trj.csv' os.path.getsize(file_dir) 해당 파일의 용량은 약 350MB 입니다. 파일의 크기(367,059,783 byte) 값이 정확히 반환된 것을 확인할 수 있습니다.
[Python] os :: makedirs() : 지정한 경로에 새 폴더를 자동으로 생성하는 메서드 (feat. mkdir()와의 차이점) [내부링크]
파이썬에서 자동으로 폴더를 만들기 위해서는 os.mkdir() 또는 os.makedirs() 메서드를 사용할 수 있습니다. 하지만 두 메서드 사이에는 약간의 차이가 있습니다. 저의 경우 os.makedirs()가 좀 더 편리하고, 따라서 더 많이 쓰는 편입니다. 두 메서드의 차이는 다음과 같습니다: makedirs() : 새로 생성할 폴더를 위해, 중간 폴더가 없을 경우 목적한 폴더를 포함하는 중간 경로 내의 폴더를 모두 새로 생성해줌. mkdir() : 새로 폴더를 생성함. 만약 최종 폴더를 포함하는 중간 경로의 폴더가 없을 경우 에러가 발생함 본 포스팅은 스택 오버플로우의 관련 포스트를 참조하고 있습니다. 1.방법론 1) os.mkdir()을 사용한 폴더 생성 os.mkdir()는 생성할 폴더가 반드시 현존하는 폴더 내에 있어야 합니다. 즉, 생성하려는 최종 폴더를 위해서 중간 폴더들을 자동으로 만들어주지 않습니다. 또한, 만드려는 폴더가 해당 경로에 이미 존재할 경우 오류를 발
[Python] os :: listdir() : 폴더 내 파일 이름을 리스트로 불러오기 [내부링크]
한 폴더 내에 있는 여러 파일에 대해서 반복적인 작업을 수행하거나, 폴더 내의 파일 개수를 확인해야 하는 경우가 있습니다. 이 경우 os.listdir()를 사용하면 무척 편하게 작업을 수행할 수 있습니다. os.listdir()는 폴더 내에 든 모든 파일의 리스트를 파이썬 리스트의 형식으로 반환하는 메서드입니다. (작업 과정의 예) 한 폴더 내에 반복 작업할 파일을 모으기 os.listdir(폴더경로)를 통해서 폴더 내의 파일이름(+확장자) 리스트를 뽑아내기 for 또는 while 반복문을 사용하여 각 파일에 대한 반복작업 수행하기 1. 방법론 먼저 os 패키지를 불러옵니다. import os 이어서, 작업할 폴더 경로를 확인 후 os.listdir()에 투입합니다. folder_dir = 'X:/XXX/XXX/...' os.listdir(folder_dir) 2. 예제 * os 패키지를 불러오는 것을 잊지 마세요! folder_dir = 'D:/' os.listdir(folder
[해봄] Youtube Music 2022 Recap : 유튜브 뮤직 2022년 연말결산 - 헤비메탈 애호가, Dynazty 상위 0.5% [내부링크]
유튜브 뮤직 이용 2022 연말결산이 저에게도 떴어요! 유튜브 프리미엄을 구독하면 유튜브 뮤직을 무료로 이용할 수 있지만, 무엇보다도 저에게는 유튜브 뮤직에는 스포티파이나 멜론에 없는 음원이 많다는 것이 장점으로 다가왔습니다. 11,761분 유튜브 뮤직 청취 저 측정치를 보고 나서 2023년에는 그래도 이용시간 절감을 목표로 하기로 마음을 굳혔습니다. Aviators 음악을 많이 듣긴 했는데 정작 뭘 들었는지 기억이 안 나요. 주로 앨범째로 재생목록 전체듣기를 하는 경우가 많아서 그런 것 같습니다. Dynazty 음악을 가장 많이 들은 사람 세계 상위 0.5% 달성 아니 왜 그렇게 많이 안들은거 같은데? 왜죠? Orden Ogan, Amaranth, TTRM 앨범은 노동요로 정말 많이 들었습니다. 이게 아마 저를 Dynazty 상위 0.5% 청취자로 만들어준 곡인듯(...) 따릉이로 퇴근할 때 / 코딩할 때 / 업무 시 많이 듣기는 했는데... 근데 생각해보니 지금도 하루에 몇번씩
[Python] pandas :: concat() : 판다스 데이터프레임 병합하기(행 병합, 열 병합) [내부링크]
데이터프레임을 행 방향으로 덧대거나, 혹은 몇 개의 열을 덧대어 병합해야 하는 경우가 있습니다. 특히 반복문을 이용해서 계속 새로운 행 또는 새로운 데이터프레임을 기존의 데이터프레임 아래에 덧붙여야 할 때, concat을 써서 두 데이터프레임을 병합하기도 합니다. 본 포스팅에서는 다음의 예시를 다루고 있습니다. 1) 행 방향으로 두 데이터프레임 붙이기 = 행 추가하기 2) 열 방향으로 두 데이터프레임 붙이기 = 열 추가하기 * 본 포스팅은 Pandas 문서를 참조하였습니다. 1.방법론 1) concat() 및 주요 인수 pd.concat(obs, axis = 0, ignore_index = False, ...) Argument 상세 사용례 objs 병합할 데이터프레임 리스트 [df1, df2] axis 데이터프레임을 병합하는 방향(행 방향, 열 방향) axis = 0(행=인덱스 방향, 기본), axis = 1(열 방향) ignore_index concat 시 index 값을 사용하지
[Python] pandas :: get_dummies - 범주형 변수에서 더미변수를 자동으로 만들어주는 함수(categorical → dummy variable) [내부링크]
선형회귀모형, 로짓모형, 각종 머신러닝 모형 등을 구축하기 위해서 특정 범주형 변수(categorical variable)을 더미변수로 만들어야 하는 경우가 많습니다. 그때마다 연구자들은 이런 함수들을 만들었는데... 이런 더미변수를 만들기 위한 함수를 일일히 만들어 함수로 저장한 뒤 그 함수들을 .apply()를 이용해 데이터프레임에 적용하여 일일히 더미변수 컬럼을 만들어내야 했습니다. 범주형 변수의 개수와 각 변수 내의 값의 종류에 따라서 함수가 많아지는 문제가 있었습니다. 이 과정에서 실수로 함수를 잘못 입력해서 잘못된 더미변수가 만들어지기도 합니다. 하지만, pandas는 정말 감사하게도 범주형 변수를 더미변수로, 더미변수를 범주형 변수로 만드는 기능도 제공하고 있습니다. 본 포스팅은 pandas 문서의 get_dummies()에 대한 정보를 국문으로 요약 정리한 것입니다. 1. 방법론 1) 코드 pd.get_dummies() 함수를 사용합니다. 이때, columns의 컬럼A
[리뷰] 무니니플래너 : 공대 대학원생의 2023 올인원 플래너 일주일 활용기 [내부링크]
아이패드를 쓰게 되면서 플래너 기록 방식도 종이에서 디지털로 바뀌게 되었습니다. 올해 말~내년까지 어떤 것을 쓸지 고민했어요. 제가 다이어리를 찾는 조건은 5가지였습니다: 1) 주 사용 필기앱인 플렉슬(Flexcil)에서 편하게 사용할 수 있는 UI 2) 하이퍼링크 기능 지원 3) 너무 불필요한 요소가 많은 구성/필수 요소가 부재하는 구성은 제외 4) 일상 기록, 할일 정리, 아이디어 기록을 편하게 할 수 있는 구성 5) 베이지 혹은 그레이 컬러(어떤 색상으로 필기하든 무난히 잘 어울리는 디자인) 그리고 저의 목적&필요에 부합하는 플래너 양식을 찾았습니다! 무니니 플래너에서 판매중인 2022/2023 올인원 플래너에요. 보통 연말(11~12월)에 플래너를 구매하기 때문에, 2022년 11월부터 사용할 수 있도록 2023년 양식과 2022년 연말 양식을 함께 판매하고 있습니다. [2022 올인원 플래너] 만년형 굿노트 다이어리 / 아이패드 속지 PDF 플래너 서식 : 무니니플래너 [2
[Pythin] pandas :: df.at : 데이터프레임의 특정 위치(셀)에 값 입력하기 [내부링크]
자료의 분석 과정에서 pandas 데이터프레임을 자주 쓰게 되는데, pandas를 처음 배웠을 때 인덱싱을 위한 iloc, loc을 잘못 써서 곤란을 겪었던 적이 적지 않았습니다. 특히 어려웠던 점은, 데이터프레임의 특정 위치를 찍어서 내가 원하는 값을 개별적으로 입력하는 것이었습니다. 새로운 컬럼을 만들거나, 특정 컬럼의 값을 동일한 값으로 채울 수는 있겠습니다. 하지만 다중 반복문으로 조건에 맞는 값들을 각 셀에 개별적으로 입력할 필요가 있습니다. 그때 df.at 을 사용할 수 있습니다. 1. 방법론 1) 값을 변경할 셀의 인덱스와 컬럼 확인하기 .head() 등을 통해서 데이터프레임의 생김새를 확인합니다. 이 과정에서 값을 변경할 셀의 인덱스와 컬럼 이름을 확인합니다. 2) 해당 셀의 값을 변경하기 .at을 사용해서 지정한 인덱스, 컬럼의 값을 변경합니다. 데이터프레임객체.at[인덱스번호, 컬럼이름] = 변경할 값 2. 예제 * 본 예제에서는 슈퍼마리오 시리즈 : 요시 아일랜드
[Python] pandas, dask :: 대용량 .csv 파일 빠르게 처리하기 + 성능 비교 (feat. time, chunksize) [내부링크]
여러 이유로, 100mb 이상의 용량을 가진 .csv 파일을 다루어야 하는 경우가 있습니다. 웬만한 용량의 파일도 Pandas를 통해 처리할 수 있지만, 어느 정도의 용량 이상을 가지는 경우에는 read_csv, to_csv 사용 시 파일 당 수 초 이상의 시간이 소요되기도 합니다. 파일의 수가 몇천 개 이상이라면 그에 따른 시간 손실도 엄청날 것입니다. 본 포스팅은 대용량 .csv 처리 시 처리시간을 단축하기 위한 몇 가지의 기능을 소개하는 해외 블로거의 포스팅(Optimized ways to Read Large CSVs in Python), dask 데이터프레임을 다루는 스택 오버플로우 게시글을 국문으로 요약한 것입니다. 1. 방법론 1) pandas에서 chunksize argument 활용하기 (1) 필요 패키지 pandas를 불러옵니다. 여기서 read_csv, concat, to_csv를 사용할 것입니다. import pandas as pd (2) chunk를 나누어 파일
[Python] Plotly.express :: scatter() : : 인터랙티브 산점도 그래프 그리기 [내부링크]
1. plotly.express:: scatter()의 이해와 표현 plotly는 인터랙티브 그래프를 그려주는 라이브러리입니다. ...
[Python] Plotly.express :: density_heatmap() : 인터랙티브 히트맵 그래프 그리기(2차원 히스토그램) [내부링크]
Plotly는 인터랙티브 그래프를 그려주는 라이브러리입니다! Plotly는 R에서뿐만 아니라 Python, Matla...
[Python] !tree : 디렉토리 구조를 시각적으로 나타내기 [내부링크]
디렉토리 구조를 다음과 같은 형태로 소스코드 내에 표시해야 하는 경우가 있습니다. 이 경우, !tree 명령...
[Python] 문제해결 : ipynb 주피터노트북 파일이 너무 커서 못 여는 경우 - 파일을 열지 않고도 아웃풋 파일을 지워서 새로 저장하기 [내부링크]
프로젝트 진행 중에 생긴 문제상황에서 도움을 받았던 스택 오버플로우의 코드를 포스팅합니다. How can ...
[Python] pandas :: apply() : 판다스 데이터프레임에 함수 적용, 새로운 파생변수 만들기 [내부링크]
1. pandas:: apply()의 이해와 표현 1) pandas:: apply()의 이해 pandas 라이브러리의 apply() 는 데이터프...
[Python] strip(), lstrip(), rstrip() : 문자열 좌우 공백 제거, 좌측 공백 제거, 우측 공백 제거(* 엔터, 탭, 스페이스 등) [내부링크]
1. strip(), lstrip(), rstrip()의 이해와 표현 1) strip(), lstrip(), rstrip()의 이해 파이썬에서는 공백...
[Python] join() : 리스트의 원소들을 하나의 문자열로 합쳐 주는 메서드(* 구분문자 또는 공백을 사용한 문자열 병합) [내부링크]
1. join()의 이해와 표현 1) join()의 용도 이해 join()은 리스트 객체에 사용하며, 지정한 구분문자로 각 ...
[Python] split() : 공백(스페이스, 탭, 엔터) 또는 특정 문자를 기준으로 문자열 분할하기 [내부링크]
1. split()의 용도와 표현 1) split()의 용도 파이썬에서 split() 메서드는 문자열을 공백 또는 특정한 문...
[Python] count() : 문자 출현 횟수 카운트, 문자가 포함된 빈도 구하기 [내부링크]
1. count()의 용도와 표현 1) count()의 용도 파이썬에서 문자열 함수로 사용되는 count()는 특정한 문자열...
[Python] upper(), lower(), title() : 문자열을 전부 대문자 또는 소문자로 바꾸기, 각 단어의 첫 글자만 대문자로 바꾸기 [내부링크]
1. upper(), lower(), title()의 용도와 표현 1) upper(), lower(), title()의 용도 파이썬에서 upper(), l...
[Python] startswith(), endswith() : 문자열 시작 문자, 끝 문자로 검색하는 함수 [내부링크]
* 본 포스팅은 Python 3.8.6, Jupyterlab >= 3.0 의 환경에서 만들어졌습니다. 1. startswith()...
[Python] random:: seed() : 랜덤(무작위) 함수 결과 고정, 시드 값 고정하기 (feat. 재현 가능성) [내부링크]
1. random.seed()의 이해와 표현 1) random.seed()의 이해 random 모듈을 사용한 난수 생성, 무작위 추출과...
[Python] pandas :: to_csv() : 파이썬 데이터프레임을 .csv 파일로 저장, 내보내기 [내부링크]
1. pandas.to_csv()의 이해와 표현 pandas 패키지의 to_csv()는 pandas DataFrame(데이터프레임)을 .csv ...
[Python] pandas :: read_csv() : 파이썬에서 .csv 파일을 데이터프레임으로 읽기, 불러오기 [내부링크]
1. pandas.read_csv()의 이해와 표현 1) pandas.read_csv()의 이해 pandas 패키지의 read_csv()는 .csv 확...
[R] dplyr:: pivot_longer() : 데이터프레임을 피봇하여 컬럼을 줄이기, 길게 피봇하기 (컬럼 → 범주 변환) [내부링크]
1. pivot_longer()의 이해와 표현 * pivot_longer()와 반대의 기능을 수행하는 함수는 pivot_wider() 입니...
[R] dplyr:: pivot_wider() : 데이터프레임을 피봇하여 컬럼 확장하기 (범주 → 컬럼 변환) [내부링크]
1. pivot_wider()의 이해와 표현 1) pivot_wider()의 이해 R에서 dplyr 패키지의 pivot_wider() 함수는 데...
[Python/오라클/SQL] cx_Oracle :: ORA-12560 오류 해결 방법 (feat. 구성 요소 서비스) [내부링크]
* 이전 포스팅으로부터 이어지는 내용입니다 : cx_Oracle :: 오라클SQL 데이터베이스 쿼리를 파이썬에...
[Python/오라클/SQL] cx_Oracle :: 오라클SQL 데이터베이스 쿼리를 파이썬에서 데이터프레임으로 조회하기 [내부링크]
오라클SQL 디벨로퍼에서 데이터베이스를 관리하고, 각종 쿼리문을 실행하여 조건에 맞는 데이터베이스를...
[R] ggplot(), geom_line() (2) 선 그래프에 점을 찍어 나타내기 (feat.geom_point() [내부링크]
※ ggplot(), geom_line() (1) 로부터 이어지는 포스팅입니다. * 참고하면 좋은 이전 페이지 : ggplot(), g...
[Python] random (3) : random.shuffle() : 리스트를 무작위로 셔플하기, 순서 섞기 (feat. zip()) [내부링크]
1. random.shuffle()의 이해와 표현 1) import shuffle() 함수를 사용하기 위해서는 random 모듈을 불러옵...
[Python] zip() : 2개 이상의 리스트를 상보적으로 묶어 dict를 만들거나, 튜플을 반환하는 함수 [내부링크]
1. zip() 함수의 이해와 표현 1) zip() 함수의 용도 2개 이상의(심지어 N개의) 리스트가 서로 상보적으로 ...
[Python] random (2) : random.choice() - 무작위 추출 함수, 중복을 허용하여 추출하기 [내부링크]
본 포스팅에서는 random 모듈이 가진 여러 기능들 중, 지정된 sequence(리스트 등)에서 무작위로 추출하는 ...
[Python] random (1) : random(), randrange(), randint() : 실수 또는 정수 난수 생성 함수 [내부링크]
random은 굉장히 유용한 여러가지 함수들을 포함하고 있는 모듈입니다. random은 그 모듈의 이름대로 '...
[Python] dir() : 파이썬 객체(인스턴스)가 사용할 수 있는 메서드 목록 조회 함수 [내부링크]
1. dir()의 기능과 사용 방법 1) dir()의 기능 dir()는 파이썬 객체(인스턴스) 또는 클래스가 사용할 수 있...
[Python] help() : 함수, 메서드, 클래스 사용법에 대한 도움말을 아웃풋으로 출력하는 함수 [내부링크]
* 본 포스팅은 JupyterLab >=3.0 환경에서 실행 후 작성하였습니다. 1. help()의 이해와 사용 1...
[Python] pickle (1) : pickle.dump(), pickle.load() - 파이썬 객체(인스턴스)를 피클로 저장하기, 불러오기 [내부링크]
1. pickle.dump(), pickle.load()의 용도 - 왜 파이썬에서 피클을 사용하는가 파이썬의 pickle(피클) 패키...
[R] gganimate:: (10) shadow_trail() : 그림자, 발자취 남기기 (feat. transition_time()) [내부링크]
1. gganimate:: shadow_trail()의 이해와 표현1) shadow_trail()의 이해shadow_trail()은 모든 프레임...
[R] gganimate:: (9) shadow_awaken() : 그림자, 잔상 효과 부여 (feat. transition_reveal(), transition_time()) [내부링크]
1. gganimate:: shadow_wake()의 이해와 표현1) shadow_wake()의 이해shadow_wake()는 transition_ti...
[R] gganimate:: (8) transition_filter() : 필터링 조건 간 전환, 데이터 필터를 반영한 애니메이션 그래프 시각화 [내부링크]
1. gganimate:: transition_filter()의 이해와 표현1) transition_filter()의 이해gganimate 패키지의 ...
[R] gganimate:: (7) transition_components() : 개별 그래프의 시간에 따른 변화(움직임, 동선 등)를 애니메이션 그래프로 시각화 [내부링크]
1. gganimate:: transition_components()의 이해와 표현1) transition_components()의 이해transition_...
[R] gganimate:: (6) transition_time() : 시간의 흐름에 따른 데이터 변화(ex. 산점도)를 시계열 애니메이션 그래프로 시각화 [내부링크]
1. gganimate:: transition_time()의 이해와 표현1) transition_time()의 이해gganimate 패키지의 tr...
[R] gganimate:: (5) transition_reveal() : 시계열 선 그래프를 애니메이션으로 시각화(animated time-series line graph) [내부링크]
1. gganimate:: transition_reveal()의 이해와 표현1) transition_reveal()의 이해transition_reveal...
[R] gganimate:: (4) animate() : 애니메이션 그래프를 동영상 파일로 내보내기(.wbsm), gif 이미지 크기 변경하기, 프레임별 이미지 저장 [내부링크]
* 이전 포스팅으로부터 이어지는 게시물입니다 :gganimate:: (1) transition_states() : 시각화 결과...
[R] gganimate:: (3) enter_(), exit_() : 그래프 트랜지션 시작/종료 애니메이션 효과 부여하기, 페이드/사라지기/나타내기/날아오기 등 [내부링크]
gganimate 패키지의 enter_() 함수는 시작 애니메이션을, exit_() 함수는 종료 애니메이션을 부...
[R] gganimate:: (2) ease_aes() : 그래프 애니메이션 속도 설정하기, 탄성·바운스 효과 부여(ft. transition_states()) [내부링크]
gganimate 패키지의 transition_states() 함수를 사용하여, 특정한 변수를 기준으로 그래프에 애니메이션...
[R] gganimate:: (1) transition_states() : 시각화 결과 그래프에 애니메이션 적용하기(시계열 데이터, 시간의 흐름에 따른 변화) [내부링크]
1. gganimate:: transition_states()의 이해와 표현1) gganimate:: transition_states()의 이해g...
[R] ggplot(), geom_bar() (6) : 원형 막대그래프 만들기(Circular Barplot, Circular Bar Graph) (ft. geom_text()) [내부링크]
ggplot()에서 제공하는 geom_bar()는 막대 그래프를 그려 주는 함수입니다. 하지만 geom_bar()를 활용하...
[R] wordcloud2:: wordcloud2() : 워드클라우드 생성 함수 [내부링크]
1. wordcloud2:: wordcloud2()의 이해와 표현1) wordcloud2()의 이해wordcloud2 패키지는 R에서 워...
[R] psych:: pairs.panels() : 데이터프레임의 변수들 간 상관관계 산포도, 상관계수, 분포 히스토그램·밀도 플롯 시각화 [내부링크]
1. psych:: pairs.panels()의 이해와 표현1) pairs.panels()의 이해psych 패키지에서는 pairs() 외에...
[R] psych:: pairs() : 데이터프레임의 변수 간 상관관계를 산포도로 조회하기, 상관관계 시각화 (correlation scatter plot) [내부링크]
R에서 데이터프레임에 속한 각 변수들끼리의 상관관계(correlation)를 표현하기 위한 함수가 여러가지 ...
[R] rnorm() : 정규분포를 따르는 N개의 무작위 숫자 생성 함수, 정규분포를 따르는 난수 생성 [내부링크]
1. rnorm() 함수의 이해와 표현rnorm() 함수는 지정된 평균과 표준편차에 대한 정규분포를 따르는 N개...
[메모장] Black Notepad : 다크모드 메모장, 검정색 메모장 사용 방법 (Windows 10) [내부링크]
다크모드 메모장을 사용하려면,마이크로소프트 스토어(Microsoft Store)에서'Black Notepad...
[R] ggsave() : 고화질·고해상도 그래프 이미지 저장, 플롯 이미지 계단현상 해결 방법 [내부링크]
R Studio에서 그린 그래프 이미지를 일반적인 방법으로 저장할 경우(Export), 이미지의 크기가 작을 ...
[오라클/SQL] SIGN : 양수/음수/0을 구별하여 부호를 판정하여 주는 함수(* 반환값 : -1, 0, 1) [내부링크]
1. SIGN 함수의 이해SIGN 함수는 오라클 SQL 디벨로퍼에서 기본적으로 제공하는 함수 중 하...
[오라클/SQL] ABS : 절대값 반환 함수 [내부링크]
1. ABS 함수의 이해오라클SQL 디벨로퍼의 ABS 함수는 투입한 값의 절대값을 출력해 주는 함수...
[R] ggplot(), geom_segment() (1) : 점과 축이 선으로 연결된 롤리팝 플롯(lollipop plot) 그리기 [내부링크]
ggplot2 패키지에서 제공하는 geom_segment() 함수는 지정된 점(x,y)와 (xend, yend) 사이의 선을 그려 ...
[R] plotly:: mapproj:: 미국 주별 범죄율 인터랙티브 지도 그리기 예제(ft. ggplot(), geom_polygon()) [내부링크]
본 포스팅에서는 mapproj:: 패키지와 plotly:: 패키지를 사용하여 데이터를 맵핑한 인터랙티브 지도를 시각...
[R] ggiraphExtra:: ggChoropleth() : 인터랙티브 지도 그리기 (ex. 미국 주별 범죄율 데이터 시각화) [내부링크]
R에서 지도에 데이터를 맵핑하여 데이터 값에 따라 다른 색상으로 나타내고, 이를 인터랙티브(interactive...
[R] GGally:: ggpairs() : 변수들 간의 상관계수 구하기, 상관관계 시각화(correlogram, correlation plot) [내부링크]
상관관계(correlation)‘상관연구’는 연구 대상 간의 상호 관련성을 알아보는 데 사용된다. 관계성의 정...
[R] forecast:: ggseasonplot() : 계절에 따른 시계열 데이터 시각화 [내부링크]
1. forecast:: ggseasonplot()의 이해와 표현1) ggseasonplot()의 이해R의 forecast 패키지가 제공...
[R] ggcorrplot:: ggcorrplot() : 변수들 간의 상관행렬(correlation matrix), 상관관계 시각화(correlation plot) [내부링크]
상관관계(correlation)‘상관연구’는 연구 대상 간의 상호 관련성을 알아보는 데 사용된다. 관계성의 정...
[오라클/SQL] FIRST_VALUE, LAST_VALUE : 특정 컬럼을 기준으로 조회된 레코드 중 시작 레코드 / 마지막 레코드의 값 조회 함수 [내부링크]
함수의 이름이 의미하는대로, FIRST_VALUE는 기준 컬럼에 대한 시작 레코드의 값을, LAST_...
[R] ggalt:: ggplot(), geom_encircle() : 집단별 / 범위별 관측값의 분포 영역을 그래프에 표시하기 [내부링크]
ggalt 패키지의 geom_encircle() 함수는 산점도 등의 그래프에서 특정한 조건을 만족하는 점들의 영역...
[오라클/SQL] CUME_DIST() : 기준 컬럼에 대한 그룹별 누적분포 비율 계산 함수 [내부링크]
누적분포(cumulative distribution)어떤 변수에 대한 측정치를 구했을 때 각 측정치보다 작거나 같은 측정...
[Python/JupyterLab] Execute-time : 프로세스에 소요된 시간을 보여주는 주피터랩 익스텐션 (require : JupyterLab >= 3.0) [내부링크]
주피터랩(JupyterLab)을 사용한 파이썬 코딩 시, 각 셀을 실행했을 때 얼마나 시간이 소요되는지 상기...
[오라클/SQL] NTILE OVER : 특정 컬럼의 값을 기준으로 등급 부여하기, 그룹 묶기, 등급 분류 함수 [내부링크]
오라클 SQL에서 NTILE 함수는 특정한 컬럼의 값을 기준으로 N개의 등급으로 분류하여 주는 함수...
[Git/Github] 소스트리 사용 : 내 컴퓨터에 깃허브 레포지토리의 파일과 커밋 다운로드 받기 (clone) [내부링크]
깃허브에 있는 특정한 레포지토리(Repository, 원격저장소)로부터 내 컴퓨터에 파일과 커밋을 다운로드 받...
[Git/Github] git clone ~ git log : 내 컴퓨터에 깃허브 레포지토리의 소스코드 파일과 커밋 내려받기, 로그 확인하기 [내부링크]
git clone은 깃허브에 있는 특정한 레포지토리의 파일과 커밋을 모두 다운로드 받는 명령어입니다.물...
[SQL] SqlDBM(SQL Database Modeler) : 엔티티 릴레이션 다이어그램(ERD: Entity Relation Diagram), 관계형 데이터베이스 설계 웹앱 [내부링크]
SqlDBM은 다음과 같이 데이터베이스의 엔티티 관계도(ERD, Entity Relation Diagram)를 편하게 ...
[PostgreSQL] PostgreSQL13.1 설치 방법 : 오픈소스 관계형 데이터베이스(RDBMS), 포스트그레스큐엘 [내부링크]
PostgreSQL(포스트그레스큐엘)은 오픈소스 RDBMS 프로그램입니다. 오픈소스이므로, 라이센스 문...
[R] colorspace : 컬러 팔레트(color palette) 패키지 소개 (4) Diverging [내부링크]
* Diverging : 중앙값을 중립으로 하여, 색상이 중립에서 두 극단으로 발산하는 경우. R의 Colorspa...
[R] ggplot(), geom_col() (2) : 전체 평균과 그룹 평균 차이를 막대그래프로 나타내기 [내부링크]
ggplot2 패키지의 geom_col() 함수는 geom_bar(), geom_histogram()과 달리 y축 변수를 지정할 수 있고...
[R] dygraphs:: dygraph(), dyRangeSelector() : 시계열 인터랙티브 그래프,시계열 인디케이터 만들기(time-series interactive) [내부링크]
dygraphs 패키지는 xts 패키지의 xts 객체를 사용하여 시계열 데이터를 인터랙티브 선 그래프로 나타내 ...
[오라클/SQL] 데이터 익스포트 : SELECT - FROM 조회 결과 테이블을 csv 파일, xlsx 엑셀 파일 등으로 저장하기 (익스포트 마법사) [내부링크]
오라클 SQL 디벨로퍼에서 SELECT - FROM 구문을 사용하여 데이터베이스의 테이블을 다양하...
[R] ggplot, geom_histgram() (2) 히스토그램 응용 : 축을 중심으로 두 집단의 분포 비교 (mirror histogram) [내부링크]
특정한 변수에 대하여 히스토그램 또는 막대 그래프를 그릴 때, 집단별(그룹별, 범주별) 비교 시 축을 중...
[R] ggridges:: ggplot(), stat_density_ridges() (2) : 다층 밀도 플롯에 분포 비율 표시(quantiles in ridgeline plot) [내부링크]
ggridges:: 패키지가 제공하는 stat_density_ridges() 함수의 가장 중요한 특징은, 다층 밀도 플롯(능선 그...
[R] ggplot(), scale_x_continuous(), scale_y_continuous() : 그래프 x축·y축의 스케일, 눈금 간격, 눈금 표시 단위, 축 이름 설정 [내부링크]
1. scale_x_continuous(), scale_y_continuous()의 이해와 표현ggplot() 함수와 함께 사용할 수 있는 s...
[Python/JupyterLab] Kite : 파이썬 작업환경에 코드 자동완성 기능 적용하기 (Kite Autocomplete Extension for JupyterLab) [내부링크]
파이썬 언어로 코딩을 할 수 있는 구글 코랩(Google Colab)의 경우 함수, 모듈, 클래스 등 객체와 함수...
[Python/JupyterLab] 주피터랩 : 함수, 클래스 도움말(툴팁, tooltip) 보며 코딩하기 : Shift + Tab, Show Contextual Help [내부링크]
주피터랩(JupyterLab)에서 툴팁(tooltip) 기능을 사용하려면,함수/클래스 위에 커서를 둔 상태에서 Sh...
[R] ggridges:: ggplot(), stat_density_ridges() (1) : 다층 밀도 플롯에 ecdf에 따른 그라디언트 적용(ridgeline plot) [내부링크]
ggridges:: 패키지가 제공하는 stat_density_ridges() 함수의 가장 중요한 특징은, 다층 밀도 플롯(능...
[R] plotly:: plot_ly() (3) : 인터랙티브 선 그래프 그리기 (interactive line graph) [내부링크]
본 포스팅에서는 plot_ly()를 사용하여, 인터랙티브 선 그래프(interactive line graph)를 그립니다....
[R] ggplot(), geom_label() : ggplot 그래프에 텍스트 레이블(라벨) 붙이기 [내부링크]
1. ggplot2:: geom_label()의 이해geom_label(), geom_text()는 그래프의 요소(관측값 등)에 값을 나타...
[R] mapproj:: 미국 카운티 지도 그리기 (ft. ggplot(), geom_polygon(), United States County Map) [내부링크]
미국 주(state)의 하위 행정구역인 카운티(county)별로 나뉘어진 지도를 R의 mapproj::와 maps:: 패키지를...
[R] mapproj:: 미국 주 지도 그리기 (ft. ggplot(), geom_polygon(), United States State Boundaries Map) [내부링크]
* 본 포스팅에서는 mapproj::를 사용하여 미국 주별 경계선을 표시한 지도(United States State Bounda...
[R] ggridges:: ggplot(), geom_density_ridges_gradient() : 다층 밀도 플롯에 그라디언트 적용 (ridgeline plot) [내부링크]
ggridges:: 의 geom_density_ridges_gradient() 함수는 다층 밀도 플롯(ridgeline plot)의 채우기 색상...
[오라클/SQL] DROP SYNONYM : 동의어(시노님) 삭제하기 [내부링크]
객체의 동의어(시노님, SYNONYM)를 삭제하려면 DROP SYNONYM 명령어를 사용합니다....
[R] colorspace : 컬러 팔레트(color palette) 패키지 소개 (3) Sequential - Multiple Hue [내부링크]
R의 Colorspace 는 HCL 모델에 기반한 세 가지 유형(Qualitative, Sequential, Diverging)의 ...
[오라클/SQL] CREATE SYNONYM : 동의어(시너님) 생성 방법, 공용 동의어(PUBLIC SYNONYM) 생성하기 [내부링크]
오라클 SQL에서 동의어(SYNONYM, 시노님)란, SQL에서 객체에 붙인 별명과 유사한 개념입니...
[R] ggridges:: ggplot(), geom_density_ridges() (4) : 다층 히스토그램 스타일 밀도 플롯 그리기(ridgeline plot, binline) [내부링크]
다층으로 표현된 히스토그램처럼 표현한 막대의 형태로 범주별 변수 분포를 비교할 경우에도 ggridges:...
[R] ggridges:: ggplot(), geom_density_ridges() (3) : 레인클라우드 플롯 그리기(raincloud plots in R) [내부링크]
꼭 비를 뿌리는 구름 같은 모양의 레인클라우드 플롯(raincloud plot)을 표현하는 몇 가지의 방법이 있고...
[R] ggridges:: ggplot(), geom_density_ridges() (2) : 다층 밀도 플롯과 점을 함께 나타내기 [내부링크]
ggridges:: 의 geom_density_ridges() 함수로 그려낸 다층 밀도 플롯에 분포를 나타내는 점(jittered point...
[R] ggridges:: ggplot(), geom_density_ridges() (1) : 다층 밀도 플롯 그리기 (multiple density plots) [내부링크]
ggridges 패키지는 다층 밀도 플롯을 그릴 수 있는 여러 종류의 함수들을 제공하고 있습니다.1. ggridg...
[R] colorspace : 컬러 팔레트(color palette) 패키지 소개 (2) Sequential - Single Hue [내부링크]
R의 Colorspace 는 HCL 모델에 기반한 세 가지 유형(Qualitative, Sequential, Diverging)...
[R] colorspace : 컬러 팔레트(color palette) 패키지 소개 (1) Qualitative [내부링크]
R의 Colorspace 는 HCL 모델에 기반한 세 가지 유형(Qualitative, Sequential, Diverging)의 ...
[R] sf:: 대한민국 지도(읍·면·동) 그리기 : .shp 파일 불러오기 (ft. ggplot(), geom_polygon()) [내부링크]
R에서 사용 가능한 지도 데이터셋은 패키지의 형태로 구할 수도 있지만, 외부의 .shp 파일을 불러들여 데...
[Git/Github] 소스트리 사용 : 깃허브 레포지토리에 내 컴퓨터의 파일 올리기(커밋, commit), 푸시(push)하기 [내부링크]
깃허브 계정의 레포지토리(Repository, 원격저장소)에 내 컴퓨터의 자료를 업로드/커밋하는 방법은 두 ...
[오라클/SQL] DROP SEQUENCE : 시퀀스 객체 삭제하기 [내부링크]
DROP SEQUENCE 명령어는 특정한 시퀀스 객체를 삭제해 주는 역할을 합니다.- CREATE...
[R] igraph:: ggraph:: geom_node_link() (2) : 네트워크 연결망 시각화 (network visualization) [내부링크]
R의 igraph 패키지는 변수들 사이의 네트워크 연결망을 그려 주는 도구입니다.* 참고하면 좋...
[R] igraph:: ggraph:: geom_node_link() (1) : 네트워크 연결망 시각화, 관계도 그래프 그리기 (network visualization) [내부링크]
R의 igraph 패키지는 변수들 사이의 네트워크 연결망을 그려 주는 도구입니다.igraph 패키지만으로...
[오라클/SQL] ALTER SEQUENCE : 시퀀스 정보 변경하기, 수열 속성 바꾸기 [내부링크]
ALTER SEQUENCE 명령어는 SQL에 존재하는 시퀀스 객체의 정보(공차, 최대값, 최소값, ...
[오라클/SQL] CREATE SEQUENCE : 시퀀스 만들기, 정수 등차수열 만들기 [내부링크]
CREATE SEQUENCE 명령어는 고유 키(Primary key), 순번, 특정한 규칙을 가진 수열 등의 ...
[Git/Github] git add ~ git push: 깃허브 레포지토리에 내 컴퓨터의 파일 올리기(커밋, commit), 푸시(push)하기 [내부링크]
깃허브 계정의 레포지토리(Repository, 원격저장소)에 내 컴퓨터의 자료를 업로드/커밋하는 방법은 두 ...
[Git/Github] 내 컴퓨터의 폴더를 GIT 저장소로 만들기 : 로컬저장소 생성 방법 [내부링크]
내 컴퓨터의 특정한 폴더(로컬저장소)와 깃허브(Github)의 내 계정의 특정한 레포지토리(원격저장소)를 서...
[Github] 깃허브 가입 · 레포지토리(Repository, 원격저장소) 생성 방법 [내부링크]
1. 깃허브(Github) 회원가입 방법깃허브(Github)에 내 컴퓨터의 로컬저장소와 연결할 레포지토리(...
[오라클/SQL] DROP VIEW : 뷰 삭제 방법 [내부링크]
DROP VIEW는 SQL에서 생성한 뷰를 제거하는 명령어입니다.뷰A를 제거하는 SQL 문장은 ...
[오라클/SQL] CREATE VIEW : 뷰 생성하기, 뷰 갱신하기 (CREATE OR REPLACE VIEW) [내부링크]
1. CREATE VIEW의 이해와 표현1) CREATE VIEW, 또는 CREATE OR REPL...
[R] webr:: PieDonut() : 2중 범주 파이 차트 그리기, 원 그래프 그리기(multilevel pie chart), 2개의 범주에 대한 구성비율 시각화 [내부링크]
webr::과 monobook:: 패키지가 제공하는 PieDonut() 함수를 사용하여, 다중 범주(multilevel)의 파이 차...
[R] ggExtra:: ggMarginal() (5) : marginal distribution을 밀도 곡선+히스토그램으로 표시하기(densigram) [내부링크]
주변 분포(marginal distribution)확률 변수들의 부분 집합의 주변 분포란, 그 부분 집합에 속한 확률 변...
[R] ggExtra:: ggMarginal() (4) : marginal distribution을 바이올린 플롯으로 나타내기(violin plot) [내부링크]
주변 분포(marginal distribution)확률 변수들의 부분 집합의 주변 분포란, 그 부분 집합에 속한 확률 변...
[R] ggExtra:: ggMarginal() (3) : marginal distribution을 박스플롯으로 나타내기(box plot) [내부링크]
주변 분포(marginal distribution)확률 변수들의 부분 집합의 주변 분포란, 그 부분 집합에 속한 확률 변...
[R] ggExtra:: ggMarginal() (2) : marginal distribution을 히스토그램으로 나타내기(histogram) [내부링크]
주변 분포(marginal distribution)확률 변수들의 부분 집합의 주변 분포란, 그 부분 집합에 속한 확률 변수...
[R] ggExtra:: ggMarginal() (1) : 산점도 데이터의 marginal distribution을 밀도 곡선으로 나타내기(density curve) [내부링크]
주변 분포(marginal distribution)확률 변수들의 부분 집합의 주변 분포란, 그 부분 집합에 속한 확률 변수...
[R] ggplot(), geom_rug() : 러그 플롯(rug plot) 그리기, 그래프에 두 변수의 marginal distribution 시각화하기 [내부링크]
주변 분포(marginal distribution)확률 변수들의 부분 집합의 주변 분포란, 그 부분 집합에 속한 확률 변...
[오라클/SQL] ORA_HASH : 해시 값(hash value) 생성 함수 [내부링크]
해시 값 (Hash value)복사된 디지털 증거의 동일성을 입증하기 위해 파일 특성을 축약한 암호같은 수치.일...
[오라클/SQL] VSIZE : 값의 실제 byte 크기 구하기, 컬럼에 저장된 값의 실제 크기 확인하기. LENGTHB 함수와 VSIZE의 차이점 [내부링크]
1. VSIZE의 이해와 표현오라클 SQL의 VSIZE 함수는 값의 바이트(byte) 크기=컬럼에...
[R] collapsibleTree:: collapsibleTreeSummary() : 인터랙티브 트리 다이어그램 그리기 (수형도, 수상도, 계통수, 계통도, 덴드로그램) [내부링크]
수형도(Tree diagram)점과 선으로만 연결되어 있고 단일폐곡선이 없는 도형으로, 어떤 사건이 일어나는 ...
[오라클/SQL] EXTRACT : 날짜 정보 추출 함수, 날짜 데이터에서 연도, 월, 일, 시, 분, 초 추출하기 [내부링크]
오라클 SQL 에서 EXTRACT 함수는 날짜 유형의 데이터로부터 날짜 정보를 분리하여 새로운 컬럼...
[오라클/SQL] SYSTIMESTAMP : 현재 시스템의 날짜,시각출력 함수 & 출력 형식 설정하기(alter session set nls_timestamp_tz_format) [내부링크]
오라클 SQL 디벨로퍼에서는 SYSDATE 외에도 SYSTIMESTAMP 함수를 사용해 시스템의...
[R] ggmosaic:: geom_mosaic() : 모자이크 플롯(mosaic plot) 그리기, 그룹별 레코드 수를 면적으로 비교하기 [내부링크]
ggmosaic 패키지에 포함된 geom_mosaic()은 범주형 자료를 시각화하는 함수입니다. 누적 막대 그래프, 모...
[R] ggplot(), geom_area() : 면적 그래프(area chart, area plot) 그리기 [내부링크]
면적 도표, 면적 그래프, 면적 플롯(Area chart, Area plot)선그래프와 그래프 축 사이의 면적으로 ...
[R] ggplot(), geom_point() (2) 버블 차트(Bubble chart), 버블 그래프 그리기 [내부링크]
geom_point()를 사용하여, 버블 차트(bubble chart)를 그릴 수 있습니다. 점의 크기가 특정한 변수의 ...
[R] sf:: 대한민국 지도(시·군·구) 그리기 : .shp 파일 불러오기 (ft. ggplot(), geom_polygon()) [내부링크]
R에서 사용 가능한 지도 데이터셋은 패키지의 형태로 구할 수도 있지만, 외부의 .shp 파일을 불러들여 ...
[R] plotly:: plot_ly() : 인터랙티브 박스플롯 그래프 그리기 (interactive box plot) [내부링크]
plotly 패키지를 사용하여 인터랙티브 그래프(interactive graph)를 그리는 두 가지 방법이 있습니다.i. ...
[R] plotly:: plot_ly(), 산점도 : 인터랙티브 산점도 그래프 그리기 (interactive scatter plot) [내부링크]
plotly 패키지를 사용하여 인터랙티브 그래프(interactive graph)를 그리는 두 가지 방법이 있습니다.i...
[R] ggplot(), geom_bar() (5) : 파이 차트(Pie Chart) 작성하기, 기본적인 원 그래프 그리기 [내부링크]
원 그림, 파이 차트(Pie chart)범주별 구성비율을 단위 원에 부채꼴로 표현한 그래프.부채꼴의 중심각은...
[R] ggplot(), 범례 설정 (2) : legend.position 으로 그래프 범례 위치 설정 [내부링크]
theme()의 legend.position은 그래프에서 범례의 위치를 설정하여 주는 인수입니다.디폴트 설정값은 그래...
[R] 문자 검색 함수 : str_detect(), str_starts(), str_ends() [내부링크]
str_starts(), str_detect(), str_ends() 함수는 데이터프레임의 변수X가 특정한 문자열을 포함하고 ...
[R] sf:: 대한민국 지도(시·도) 그리기 : .shp 파일 불러오기 (ft. ggplot(), geom_polygon()) [내부링크]
R에서 사용 가능한 지도 데이터셋은 패키지의 형태로 구할 수도 있지만, 외부의 .shp 파일을 불러들여 ...
[R] mapproj:: maps:: 세계지도 그리기 (ft. ggplot(), geom_polygon()) [내부링크]
'mapproject(mapproj)' 패키지는 ggplot()+geom_polygon() 함수를 사용하여 지도를 그릴 수 있...
[R] ggplot(), 범례 설정 (1) : show.legend : 그래프 범례 표시 / 숨기기 설정 옵션 [내부링크]
ggplot() 패키지로 그래프를 그렸을 때, 범례(legend)가 기본적으로 표시되지만 때때로 범례 표시를 ...
[오라클/SQL] 데이터 임포트 : .csv 파일 가져오기, 테이블에 csv 파일의 레코드 넣기 [내부링크]
오라클 SQL 디벨로퍼에서도 .csv 확장자 파일을 불러와 테이블로 만들 수 있습니다.하지만, .csv 확장자...
[R] ggbeeswarm:: ggplot(), geom_beeswarm() : 중첩된 점들의 오버플로팅(overfloating)을 방지한 산점도 그리기 [내부링크]
ggplot2 패키지의 geom_point()를 사용하여 산점도를 그릴 경우, 같은 데이터(* 같은 (x,y) 좌표)가 중...
[R] plotly:: ggplotly() : ggplot 그래프를 인터랙티브 그래프(interactive graph)로 나타내기 [내부링크]
인터랙티브 그래프(interactive graph)란, 사용자가 그래프 위에 마우스 커서를 올리면 해당하는 부분의 ...
[R] dplyr:: inner_join(), left_join(), right_join(), full_join() : 데이터프레임 조인 방법 [내부링크]
join이란, 두 개 이상의 데이터프레임(테이블)을 특정한 변수를 기준으로 하여 하나의 데이터프레임으로 ...
[R] PupillometryR:: ggplot(), geom_flat_violin() (1): 플랫 바이올린 플롯 그래프 그리기 [내부링크]
바이올린 플롯(violin plot)은 변수의 데이터 분포를 나타내도록 좌우대칭의 곡선으로 둘러싸인 영역으로...
[오라클/SQL] NULLIF : 컬럼의 값이 같으면 null을 반환하는 함수 [내부링크]
1. NULLIF 함수의 이해와 표현오라클 SQL 디벨로퍼의 NULLIF는 A와 B의 값이 같으면 ...
[오라클/SQL] SAMPLE : 레코드 무작위 추출, 샘플링 방법 [내부링크]
SAMPLE은 테이블에서 지정한 비율 만큼의 레코드(행)를 무작위로 추출해 주며, SELECT - F...
[R] dplyr:: rename() : 컬럼(변수) 이름 변경 함수 [내부링크]
dplyr 패키지의 rename() 함수는 변수의 이름을 바꾼 데이터프레임을 반환하는 함수입니다.1. dplyr:...
[R] ggplot(), geom_abline() : 그래프에 기울기를 갖는 임의의 직선 그리기,1차함수 그리기 [내부링크]
1. ggplot2:: geom_abline()의 이해와 표현1) geom_abline()의 이해ggplot2 패키지가 제공하는 geom_...
[R] ggplot(), geom_hline(), geom_vline() : 그래프에 수평선 · 수직선 그리기, 실선 · 점선 그리기 [내부링크]
점근선 또는 보조선을 그릴 목적으로 그래프에 수평선이나 수직선을 덧그려야 하는 경우가 있습니다. ggp...
[R] function() (1) : 함수 정의, 함수 선언 방법 - 표준화 함수(standardize), 정규화 함수(normalize) 등 [내부링크]
R에서 함수를 정의할 경우, function()을 사용합니다. 1. function()을 사용한 함수 사용 방법1) ...
[R] dplyr:: bind_rows() : 데이터프레임 레코드 병합, 두 데이터프레임의 행 합치기 [내부링크]
dplyr 패키지의 bind_rows() 함수는 두 데이터프레임의 레코드를 병합하여 출력해 주는(MERGE) 함수입...
[R] dplyr:: lag(), lead() : 직전 행·직후 행의 값 구하기, 레코드 값 차이 계산하기 [내부링크]
dplyr 패키지의 lag(), lead() 함수는 각각 직전 레코드, 직후 레코드의 값을 나타내는 함수입니다.따라서,...
[R] first(), nth(), last() : 첫번째, n번째, 마지막 순위의 값 구하기 [내부링크]
dplyr 패키지의 first(), last(), nth() 함수는 특정한 변수X의 자리(순위) 값을 나타내 줍니다. 이 때 ...
[오라클/SQL] SAVEPOINT : 롤백 세이브포인트 만들기 [내부링크]
1. SAVEPOINT의 이해와 사용SAVEPOINT는 마치 RPG 게임을 할 때 보스방 앞에서 ...
[오라클/SQL] COMMIT, ROLLBACK : 커밋(작업 확정), 롤백(작업 취소) - 트랜잭션 제어 명령어 [내부링크]
트랜잭션(Transaction)을 제어하는 명령어로는 다음의 세 가지가 있습니다.* 본 포스팅에서는 COMM...
[오라클/SQL] Transaction(트랜잭션) : 작업 단위, 커밋, 롤백 개념 [내부링크]
1. 트랜잭션(Transaction)의 이해1) 트랜잭션, 커밋, 롤백오라클 SQL에서 트랜잭션(Transaction...
[Python/JupyterLab] 주피터랩 워킹 디렉토리 폴더 설정 방법 [내부링크]
주피터노트북과 비교했을 때 주피터랩의 장점 중 하나는, 화면의 왼쪽에 워킹 디렉토리 패널을 열어둘 수 ...
[R] n_distinct() : 중복되지 않는 범주 수, 레코드 수 조회 [내부링크]
n_distinct()는 중복되는 값을 제외한 레코드의 수를 콘솔에 출력해 주는 함수입니다.- 특정 변수의 범주...
[R] is.na() : 결측값이 있는 레코드 찾기, 데이터프레임 결측값 제거 (feat. na.rm=TRUE) [내부링크]
분명 정상적으로, 문법에 어긋나지 않도록 소스코드를 작성했는데 집계함수 결과값이 NA로 나타날 때가...
[R] showtext:: ggplot() 그래프 폰트 변경, 원하는 글씨체 쓰기, 구글 폰트 · 윈도우 폰트를 불러오는 패키지(R graph font package) [내부링크]
R의 showtext 패키지는 그래프의 폰트(font, 글꼴)를 바꿀 수 있도록 해 줍니다.extrafont 패키지로 ...
[오라클/SQL] ROLE(롤) : 권한 그룹 관리 - 롤 생성, 롤 부여, 롤 회수, 롤 삭제 방법 (feat. GRANT) [내부링크]
1. ROLE의 이해와 사용 방법1) ROLE의 개념과 그 필요성오라클 SQL 에서의 ROLE(롤...
[Python/JupyterLab] 주피터랩 기본 단축키 정리 (Keyboard Shortcuts) [내부링크]
* 오·탈자 / 내용 오류가 있을 시 제보를 부탁드립니다.주피터랩(JupyterLab)은 Settings > Adv...
[R] ggbeeswarm:: ggplot(), geom_quasirandom() : 범주별 산포도 그래프, 오버플로팅 방지 (Categorical scatter plot) [내부링크]
ggbeeswarm 패키지의 geom_quasirandom()은 각 범주의 점들이 최대한 겹치지 않도록 하는 오버플로팅 방...
[R] haven:: read_sav() : SPSS 파일(.sav) 불러오기 [내부링크]
haven:: 패키지의 read_sav() 함수는 외부에 존재하는 SPSS파일(확장자 .sav)을 R의 데이터프레임으...
[R] haven:: write_sav() : 데이터프레임 객체를 SPSS 파일(.sav)로 내보내기, 저장하기 [내부링크]
통계 프로그램 SPSS에서는 .sav 확장자의 파일을 사용하고 있습니다. R의 Global Environment에 할...
[오라클/SQL] REVOKE : 사용자 권한 해제 (권한 회수, 권한 취소) [내부링크]
GRANT 를 사용하여 오라클 SQL의 각 계정에 세션 접속 / 테이블 생성 / 다른 테이블 접근 및 편...
[오라클/SQL] GRANT (2) : 다른 계정의 특정 테이블에 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE,... 할 수 있는 한정된 테이블 권한 부여하기 [내부링크]
오라클 SQL 디벨로퍼에서는 여러개의 계정과 접속을 가질 수 있고, 각자의 접속은 테이블, 인덱스, 뷰 ...
[Python/JupyterLab] 주피터랩에 커스텀 테마 추가·적용하기(Monokai++), 폰트 설정하기(글꼴 변경) [내부링크]
위의 이미지는 주피터랩(JupyterLab) 개발환경에 Monokai++ 커스텀 다크모드 테마를 적용한 것입니다....
[Python] 주요 연산자 정리 : 산술연산, 비교연산, 논리연산(+,-,*,/, 몫, 나머지, 같다, 같지 않다, 크다, 작다, 크거나 같다, 작거나 같다, 그리고, 또는) [내부링크]
파이썬(Python) 프로그래밍 언어에서 사용되는 산술연산자, 비교연산자, 논리연산자를 정리하면 다음과 ...
[R] count() : 그룹별, 집단별 합계를 구하는 집계함수 (group_by() %>% summarise()를 간단히) [내부링크]
1. count()의 이해와 표현1) count() 의 이해dplyr 패키지의 count() 함수는 group_by() %>% su...
[R] ggplot(), geom_col() : y축에 특정 변수 값을 표시하는 막대그래프 그리기(feat. 피벗테이블, group_by(), summarise()) [내부링크]
ggplot2 패키지에서 제공하는 geom_col(), geom_histogram(), geom_bar()는 모두 대상 데이터를 막대 형태...
[오라클/SQL] GRANT (1) : 사용자 계정에 시스템 관련 각종 권한 부여하기(세션, 테이블 생성, 각종 수정 및 삭제 권한) [내부링크]
1. GRANT(권한 부여)의 이해와 표현오라클에서는 계정을 생성한 후에도 바로 접속 생성과 작업이 ...
[오라클/SQL] 새로운 사용자 계정(USER) 만들기, 권한 부여하기, 새 계정에 접속 생성 방법 : cmd창 sqlplus 비밀번호 입력이 안 되는 문제 해결 [내부링크]
오라클 SQL의 기능을 배울 때 꿈에 나오도록 scott, hr 연습계정을 사용하게 됩니다. 하지만 언젠가는 ...
[R] quantile() : 분위수에 따라 상위 N% / 하위N % 레코드 값을 구하는 함수(quartiles, deciles, ...) [내부링크]
- 상위 3% 석차 점수를 알고 싶다.- 소득 상위 25% 지점의 소득을 알고 싶다.- 상위 50%(중위값) 지점의 값...
[R] dplyr:: ifelse() : if 조건문으로 파생변수 만들기, 결측값(NA) 제거하기 (ifelse조건, 분기함수) [내부링크]
오라클SQL에서 다룬 DECODE 또는 CASE 함수, 파이썬(Python)에서의 if-elif-else 조건문과 ...
[오라클/SQL] ALTER MONITORING : 인덱스(INDEX) 사용 여부 확인하기, 모니터링하기 [내부링크]
오라클 SQL 디벨로퍼에서, 과연 만들어진 인덱스가 사용되고 있는지 궁금할 경우 ALTER MONIT...
Microsoft Visual Studio Code 다운로드 · 설치 방법 (VScode) [내부링크]
비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code)는 다양한 프로그래밍 언어의 코드를 작성할 수 있는 에디...
[R] 현재의 Global Environment 객체 목록 저장 방법 · 저장된 객체 리스트 불러오기 · Global Environment 전체 지우기 (.RData) [내부링크]
R의 Global Environment는 스칼라 값, 벡터, 리스트, 데이터프레임(티블), 지도, 그래프, 함수 등 다양...
[R] dplyr:: pipe 연산자 %>% : 코드를 단축시키고 읽기 편하게 해주는 파이프 연산자. "그 다음" [내부링크]
코드를 단축하거나 / 작업의 흐름에 따라 코드를 작성하거나 / 여러 개의 함수를 사용하는 복잡한 소스코드...
[R] group_by(), summarise() : 그룹별 통계, 집단별 요약 통계를 나타내는 함수 (ft. 파이프 연산자(pipe, %>%) [내부링크]
summarise()는 통계함수를 사용하여 데이터프레임의 변수 정보를 하나의 행으로 요약하는 함수입니다. 따라...
[R] ggplot(), geom_violin() (4) 바이올린 플롯 응용 : 점 그래프와 바이올린 그래프를 함께 나타내기 (feat. geom_dotplot(), 도트 플롯) [내부링크]
점 도표(점 그래프, 도트플롯, dot plot)는 데이터의 상대적인 분포를 점으로 쌓아 나타내는 그래프의 종류...
[R] ggplot(), geom_violin() (3) 바이올린 플롯 응용 : jitter 개별값 분포와 바이올린 그래프를 함께 나타내기 (feat. geom_jitter()) [내부링크]
ggplot2 패키지의 geom_jitter() 는 점의 (x, y) 순서쌍 좌표에 약간의 노이즈를 주어 오버플로팅 문제를 ...
[오라클/SQL] DROP INDEX : 인덱스 삭제 방법, 데이터 딕셔너리에서 인덱스 제거 [내부링크]
DROP INDEX 명령을 사용하면, 데이터베이스에 존재하는 인덱스를 제거할 수 있습니다.※ 주의 :...
[오라클/SQL] CREATE INDEX : 인덱스 생성 방법, 인덱스 만들기 (B-TREE, BITMAP, UNIQUE, ...) [내부링크]
앞서 인덱스(INDEX)의 기본 개념, 종류, 데이터의 고유 주소인 ROWID에 대하여 알아보았습니다...
[R] ggplot(), geom_density() (1) 밀도 플롯 기본 : 밀도곡선 그래프로 데이터 빈도 분포 시각화(density curve, density plot) [내부링크]
밀도 그림, 밀도 플롯(Density Plot)밀도 그림은 숫자 변수의 분포를 나타내는 시각화 방법입니다. ...
[R] ggplot(), geom_violin() (2) 바이올린 플롯 응용 : 박스플롯과 바이올린 그래프를 함께 나타내기 (feat. geom_boxplot()) [내부링크]
ggplot2 패키지의 geom_violin() 함수를 사용하여 '바이올린 플롯(violin plot)'을 그려 자료...
[R] summarise() : 빈도수 합계, 평균, 최소값, 최대값, 중위값, 4분위값 등을 구하는 통계함수 (n, mean, sum, min, max, median, IQR) [내부링크]
평균, 중위값, 최소값, 최대값, 분산, 표준편차, 4분위값, 합계, 빈도수....1. summarise()의 이해와...
[R] str_to_title() : 특정 컬럼의 문자열 전체를 각 단어의 첫 글자는 대문자, 나머지는 소문자로 변환하는 함수 (변수 대소문자 통일 방법) [내부링크]
R을 비롯한 프로그램에서 문자열(character)은 대소문자를 구분합니다. 즉, 특수한 몇몇의 경우를 제외...
[R] sample() : R에서 난수 생성, 무작위 추출, n번의 독립된 베르누이 시행 생성 방법 (random sampling, random trials) [내부링크]
R에서 sample()을 이용하면 - 각종 난수 생성- 통계분석에 사용할 데이터 무작위 추출- n번의 독립된 ...
[오라클/SQL] INDEX(인덱스) : 기본 개념, 인덱스 생성 조건 정리, 인덱스의 장점 및 단점 요약 [내부링크]
1. 인덱스(INDEX) 개념오라클 SQL 에서 '인덱스(INDEX)'는 데이터가 위치한 ...
[오라클/SQL] 테이블 인덱스(INDEX) 정보 조회 방법 : 데이터 딕셔너리(데이터 사전, data dictionary) 활용하기 [내부링크]
1. 인덱스(INDEX) 정보 조회의 이해와 방법1) INDEX 정보 조회 필요성- 내 데이터베이스에...
[오라클/SQL] INDEX(인덱스) 종류 요약 정리 : B-TREE, UNIQUE, FBI, Compisite, BITMAP [내부링크]
인덱스(INDEX)란, 오라클 SQL에서 데이터가 위치한 장소를 기록한 일종의 주소록(색인)입니다.인...
[오라클/SQL] ROWID : 인덱스 관리를 위한 데이터 주소 조회하기 [내부링크]
오라클 SQL 디벨로퍼에서 '인덱스'를 사용하고자 할 때 인덱스와 함께 알아야 할 개념이 R...
[R] ggplot(), geom_violin() (1) 바이올린 그래프 기본 : 바이올린 플롯 그리기, 변수의 자료 분포 시각화 (violin graph, violin plot) [내부링크]
바이올린 플롯(violin plot)은 변수의 데이터 분포를 나타내도록 좌우대칭의 곡선으로 둘러싸인 영역으로 ...
[R] ggplot(), geom_boxplot() (2) 박스플롯 응용 : 박스플롯 그래프에 개별값 표시 (feat. geom_jitter()) [내부링크]
* 이전 포스팅으로부터 이어지는 게시글입니다.ggplot(), geom_boxplot() (1) 박스플롯 기본 : 박스플...
[R] rownames 관련 함수들 : 행 이름을 변수(열)로 만들기, 행 이름 삭제하기, 변수(열)를 행 이름으로 만들기 (rownames_to_column 등) [내부링크]
1. 행 이름(rowname)과 rownames 관련 함수의 개념1) 행 이름(rowname)의 개념행 이름(rowname)이란,...
[R] table(), prop.table() : 특정 변수의 그룹별/범주별 레코드 수, 범주별 구성 비율 출력하기 (feat. proportion) [내부링크]
변수X의 값에 따른 빈도가 궁금할 때가 있습니다. 특히 변수X가 범주형(factor)일 때 : 그룹으로 나눌 ...
[R] dplyr:: transmute() : 파생변수 생성, 데이터프레임의 "파생변수만" 출력하기 (feat. mutate()) [내부링크]
dplyr 패키지의 mutate() 함수는 원본 데이터프레임의 변경 없이, 파생변수를 만들어 원본 데이터프레임...
[R] dplyr:: mutate() : 파생변수 생성, 원본 데이터프레임 변경 없이 파생컬럼을 만들어 데이터 출력하기 [내부링크]
R에서 파생변수를 생성하는 방법은 2가지가 있습니다.i. 원본 데이터프레임에 직접 새로운 파생변수 ...
[R] dplyr:: arrange() : 데이터프레임 레코드 정렬 방법 (행 오름차순 정렬, 내림차순 정렬) [내부링크]
데이터프레임(또는 티블)의 행을 특정한 열을 기준으로 정렬해야 하는 경우가 있습니다. 이 때, dplyr 패...
[오라클/SQL] UNPIVOT : 피벗 해제, 피벗테이블 해제하기, 행렬변환, 언피벗 (언피봇) [내부링크]
피벗(피봇), 언피벗(언피봇)은 엑셀 뿐만 아니라 오라클SQL에서도 데이터베이스 가공을 위해 사용되고 ...
[오라클/SQL] PIVOT : 테이블 행렬전환, 행과 열을 전환한 피벗 테이블 만들기, 집계함수 결과를 (X,Y)에 따라 2차원으로 나타내기 [내부링크]
엑셀을 사용하다 보면 종종 '피벗테이블' 이라는 용어를 들을 수 있었습니다. 마찬가지로, 오라...
[Git/GitHub] Atlassian SourceTree(소스트리) : 다운로드 및 설치, 계정 추가 방법 [내부링크]
소스트리(SourceTree)는 Git 와 Git 호스팅 서비스를 더욱 편리하게 사용할 수 있도록 하는 GUI 프...
[R] dplyr:: select() (2) 응용: 특정 문자열을 포함한 컬럼을 찾아서 출력하기 (starts_with(), ends_with(), contains()) [내부링크]
dplyr 패키지의 select()는 데이터프레임에서 관심이 있는 변수(컬럼) 만 조회할 수 있도록 컬럼을 선택하...
[R] view() : 데이터프레임을 GUI 테이블 형태로 조회하기 [내부링크]
어떤 데이터프레임의 경우 변수의 수가 너무 많고 변수가 포함하고 있는 값이 복잡해서, head() 또는 str()...
[R] dplyr:: select() (1) 기본 : 특정 변수 선택, 출력할 컬럼 선택, 원하는 열(column)로 줌인(zoom in) 하기 [내부링크]
데이터프레임(또는 티블) 중에는, 콘솔에서 한눈에 보기 어려울 정도로 많은 변수(variable, column)를 가...
[R] dplyr:: filter() : 데이터프레임 행 선택, 레코드 필터링, 데이터프레임의 레코드 출력 조건 지정하기 [내부링크]
1. filter()의 개념과 표현dplyr 패키지의 filter() 는 조건을 사용하여 데이터프레임(또는 티블)의 행...
[R] ggplot(), geom_count() : 두 변수 사이의 공변동, 공변성의 크기를 나타내는 그래프 함수 [내부링크]
단지 관측값의 위치를 점으로 찍는 것 뿐만이 아니라, 두 변수의 위치에 따른 관측값의 규모(빈도)를 점...
[R] nord : 북유럽 테마 컬러 팔레트(color palette) 패키지 소개 (Jake Kaupp) [내부링크]
R의 nord 패키지는 북유럽을 테마로 한 그라디언트 컬러 팔레트를 제공하고 있습니다. 부드러운 파스텔 톤...
[오라클/SQL] ADD_MONTHS : 주어진 날짜로부터 N달 뒤 날짜 출력하는 날짜함수 [내부링크]
ADD_MONTHS는 주어진 날짜 A로부터 N달 뒤의 날짜를 출력해 주는 날짜함수입니다.- 고객의 ...
[오라클/SQL] NEXT_DAY, LAST_DAY : 주어진 날짜로부터 다음 요일의 날짜, 달의 마지막 날짜를 출력하는 날짜함수 [내부링크]
1. NEXT_DAY, LAST_DAY의 개념과 표현1) NEXT_DAY, LAST_DAY의 개념N...
[교통계획] 교통계획평가(경제성 분석) : 소비자잉여(consumer's surplus) [내부링크]
소비자잉여consumer's surplus소비자가 재화나 서비스에 대하여 기꺼이 지불할 수 있는 금액과 실질...
[R] 논리연산자 : &, |, ! (and, or, not, 합집합, 교집합, 차집합, 드 모르간의 법칙 표현) [내부링크]
R에서 dplyr 패키지의 filter(), select() 등의 기능과 함께 논리연산자가 많이 사용됩니다. '그리...
[R] ggplot(), facet_wrap() (1) : 그래프 플롯 면분할, 하위 플롯에 데이터 각 서브셋 나누기, 그래프를 나누어 그룹별 자료 분포 파악하기 [내부링크]
ggplot()을 사용하여 그래프를 그릴 때, 하나의 플롯을 여러개의 플롯으로 쪼개어 그룹별 그래프를 그려...
[R] nrow() : 데이터의 행 개수 출력하기 (관측값 수, 레코드 수, number of observations) [내부링크]
어떤 데이터프레임(또는 티블)의 행의 개수는 nrow() 함수를 사용해서 출력·할당할 수 있습니다.str() 등을...
[R] ggplot(), geom_histogram() (2) : 분포가 다른 그룹별 히스토그램 그리기, 빈도 분포 비교 (position='identity') [내부링크]
그룹별 자료 분포를 비교하기 위해서 그룹별로 다른 분포를 갖는 히스토그램을 한 그래프 내에 그려야 하는...
[R] ggplot(), geom_bar() (4) : 그룹별 100% 누적비율 막대그래프 그리기, 그룹별 상대적 비율 비교하기(position='fill') [내부링크]
각 그룹 내에 또다른 그룹들이 차지하는 비율을 막대그래프를 통해 표시하여야 하는 경우가 있습니다. ge...
[R] ggplot(), geom_bar() (3) : 막대그래프 그리기, 범주별로 다른 색상으로 표시하기(position='stack') [내부링크]
ggplot()의 geom_bar()는 막대그래프를 그리는 함수입니다. 특정한 변수의 범주별(factor, category) 자...
[R] ggplot(), geom_bar() (2) : 그룹별 막대그래프 그리기, 범주별로 다른 색상의 막대로 표시하기 (position='dodge') [내부링크]
ggplot()의 geom_bar()는 막대그래프를 그리는 함수입니다. 특정한 변수의 범주별(factor, category) 자...
[R] ggplot(), geom_smooth() : 추세선 그리기 - 산점도 그래프에 추세선 추가하기 (add trend line) [내부링크]
1. geom_smooth()의 이해1) 추세선과 geom_smooth()의 개념geom_smooth()는 ggplot2 패키지에서 추세...
[오라클/SQL] MERGE (1) : 테이블 병합 기초 - 같은 구조를 가진 두 개의 테이블을 하나로 합치기 [내부링크]
1. MERGE의 개념 이해와 표현1) MERGE의 개념MERGE는 DML(Data Manipulation L...
[R] ggplot(), geom_dotplot() (3) : 여러개의 범주별 점 그래프(Dot Plot)를 1개 플롯에 나타내기 [내부링크]
본 포스팅에서는 점 도표(Dot Plot)를 그릴 때, 범주별(x) 특정 변수(y)에 따른 자료의 분포를 나타내고,...
[R] ggplot(), geom_dotplot() (2) 응용 : 점 도표를 중앙선 기준으로 정렬 - stackdir 설정 방법 및 결과 예시 [내부링크]
본 포스팅에서는 stackdir 인수를 사용하여 중앙을 기준으로 정렬된 점 도표(Dot plot)를 얻는 것을 목...
[R] ggplot(), geom_dotplot(1) 기본 : 점 도표 그리기 [내부링크]
gglplot2 패키지의 geom_dotplot()은 점 도표(dot plot)를 그려 주는 함수입니다.Dot Plot점 도표, ...
[R] wesanderson : 컬러 팔레트 패키지 소개 (Karthik Ram et al) [내부링크]
wesanderson 패키지는 R에서 다양한 컬러 팔레트를 제공합니다.wesanderson color palettes : Karthi...
[R] ggplot(), ggtheme : 그래프 배경 색상 바꾸기, 그래프 배경 테마 설정하기 [내부링크]
ggtheme이라고 명명된 'theme_'는 ggplot()을 사용한 그래프에서 그래프 배경 테마를 설정...
[R] viridis : 컬러 팔레트 패키지 소개(Bob Rudis, Noam Ross and Simon Garnier) [내부링크]
R이 기본적으로 제공하는 컬러 팔레트는 상당히 예쁩니다. 하지만, 그럼에도 필요와 취향에 따라 다른 ...
[오라클/SQL] ALTER READ : 테이블을 읽기 전용으로 전환 or 읽기·쓰기 가능한 상태로 바꾸기 [내부링크]
1. ALTER TABLE의 이해와 표현ALTER READ는 테이블의 상태를 읽기 전용 / 읽기·쓰...
[오라클/SQL] ALTER DROP : 테이블에서 컬럼 삭제하기, 제약조건 삭제하기 [내부링크]
ALTER DROP은 테이블의 컬럼 또는 제약조건을 삭제하는 역할을 수행합니다.1. ALTER 명...
[오라클/SQL] ALTER MODIFY : 비어 있는 컬럼의 데이터 유형(타입, 크기) 변경하기, 컬럼에 할당된 데이터 크기 변경하기 [내부링크]
( * 참고하면 좋은 이전 페이지 : 오라클 SQL에서의 데이터 유형https://blog.naver.com/regenesis90/...
[오라클/SQL] ALTER ADD : 테이블에 새로운 컬럼 추가하기, 제약조건 추가하기 [내부링크]
1. ALTER 명령어의 이해ALTER는 DDL(Data Definition Language)에 속하는 명령어...
[오라클/SQL] ALTER RENAME : 테이블 이름 변경, 컬럼(변수) 이름 변경, 제약조건 이름 바꾸기 [내부링크]
1. ALTER 명령어의 이해ALTER는 DDL(Data Definition Language)에 속하는 명령어로, 테...
[오라클/SQL] UPDATE : 레코드의 값을 갱신하기, 데이터 수정하기, 데이터 업데이트, 값 변경 [내부링크]
1. UPDATE 명령어의 개념과 표현1) UPDATE의 개념 이해UPDATE는 이미 존재하는 테...
[R] ggplot(), geom_line() (1) 선 그래프 기본 : 시간의 흐름에 따른 변수의 변화를 연속적인 선형 그래프로 나타내기 [내부링크]
선 그래프(Line Graph)데이터의 처리 결과를 x, y축 상의 그래프로 출력한 것.연속적인 직선이나 곡선으...
[R] ggplot(), xlab(), ylab() : 그래프의 x축과 y축에 축 이름 추가하기(Add Axis Labels) [내부링크]
ggplot()에서 사용되는 xlab()과 ylab()은 각각 x축과 y축에 이름(레이블, label)을 붙여 주는 역할을 합...
[R] ggplot(), labs() : 그래프에 제목, 소제목, 태그, 캡션을 한번에 표시하기 [내부링크]
그래프에 제목, 소제목, 태그, 캡션을 붙여야 하는 경우가 적지 않습니다. ggplot()의 labs()를 이용해 이...
[R] ggplot(), coord_cartesian() : x축·y축 범위별 그래프 그리기(범위 지정), 이상값(outlier) 확대 보기 [내부링크]
지금까지 ggplot()을 사용해서 x, y 인수의 전체 범위에 대해 그래프를 그려 왔습니다. 하지만 지정한 x,...
[R] ggplot(), geom_jitter (1) 산포도(scatter plot)로서의 사용 : 중첩된 점들의 오버플로팅(overfloating) 문제 해결 [내부링크]
jit·ter1. 안달하다, 안절부절못하다, 신경질적으로 행동하다; 덜덜 떨다2. 조금씩 움직이다3. 신경과민, ...
[R] ggplot(), coord_flip() : 그래프의 X축과 Y축 바꾸기, 축 반전, XY축 전환, 그래프 90도 회전 (ex. 수평 막대그래프, 수평 방향 박스플롯 출력) [내부링크]
1. coord_flip()의 개념과 표현ggplot() 을 사용하여 그래프를 그릴 때, 필요에 따라 그래프 X축과 Y...
[오라클/SQL] DELETE, TRUNCATE, DROP 비교, 차이 : 데이터 삭제 vs 행 전체 삭제 vs 테이블 전체 삭제 [내부링크]
Oracle SQL Developer에서 데이터의 삭제와 관련된 명령어로는 DELETE, TRUNCATE, D...
[오라클/SQL] DROP : 테이블 전체 삭제 [내부링크]
1. DROP 의 개념과 표현DROP TABLE은 테이블 자체를 삭제합니다. 행 레코드만 지우거나, ...
[R] ggplot(), geom_bar() (1) 막대그래프 기본 : 가로 막대그래프 그리기 (불연속 변수, 범주형 변수의 도수 분포를 나타내는 그래프) [내부링크]
1. 막대그래프의 개념막대그래프(bar graph)란, 특정한 변수(X)에 대하여 분류(범주)별로 조사한 도수(n)를 막대로 나타낸 그래프입니다. 따라서 변수X가 범주형 변수(factor type)일 때 막대그래프를 사용하는 것이 적합할 것입니다. 막대의 개수는 (다른 조건이 없는 한) 변수X를 분류하는 범주의 개수와 같게 됩니다.2. 막대그래프와 히스토그램 비교막대그래프와 히스토그램의 공통점과 차이점을 요약하면 대략적으로 아래와 같이 나타낼 수 있습니다.3. R에서 막대그래프를 그리는 함수 :ggplot()+geom_bar()막대그래프를 그리는 ggplot()+geom_bar() 함수는 'ggplot2' 패키지에 포함되어 있습니다.ggplot2.......
[R] ggplot(), geom_boxplot() (1) 박스플롯 기본 : 박스플롯 그리기, 변수별 값의 분포 나타내기(최대값, 최소값, 중간값, 사분편차, 이상값 등) [내부링크]
1. 박스플롯(Boxplot)의 개념박스플롯(Boxplot)은 국내에서는 상자그림, 상자도표라고도 합니다. 상자그림은 특정 변수에 대하여 값의 분포와 기술통계량 일부를 요약하여 보여주는 역할을 합니다. 중앙값, 제1사분위수, 제2사분위수(중간값), 제3사분위수, 최대값, 최소값을 상자와 꼬리(whisker)로 시각화해 준 것이 박스플롯입니다.(수학대사전, 2015)박스플롯을 통해서 시각적으로 확인할 수 있는 자료의 특성으로는 다음과 같은 것이 있습니다.- 중앙값(median) : 50% 지점- 사분편차(Upper Quertile, Lower Quertile) : 25%, 75% 지점- Interquartile Range(IQR) : 중간 50% 범위- 이상값(Outliers)* 본 포스팅에서는.......
[오라클/SQL] DELETE : 테이블의 데이터(행) 삭제하기, 행 지우기, 레코드 삭제 [내부링크]
Oracle SQL Developer에는 삭제와 관련된 몇 가지의 명령어가 존재하지만, 그들 간에는 기능상의 차이점이 명확히 존재합니다. (DELETE, TRUNCATE, DROP)* DELETE, TRUNCATE, DROP 명령어의 차이점에 대해서는 별도의 포스팅으로 다룹니다.1. DELETE의 개념과 표현1) DELETE의 개념DELETE는 지정한 조건을 충족하는 행(row)의 데이터를 삭제하는 명령어입니다. DELETE는 DML 명령어(데이터 조작 언어)에 해당합니다. 메모리 상에서는 행이 차지하고 있었던 공간이 남아 있고, 테이블의 용량은 줄어들지 않습니다. (* DELETE로 행의 데이터만을 지운다고 테이블의 용량이 줄어들지는 않는 것입니다)2) DELETE의 표현(1) 기.......
[오라클/SQL] TRUNCATE : 테이블의 모든 행(row) 데이터와 행 자체, 레코드 사용하고 있었던 저장공간도 삭제하기 [내부링크]
TRUNCATE는 DELETE보다 더 많은 것을 삭제하는 명령어입니다.1. TRUNCATE의 개념과 표현- 테이블의 모든 행(row)의 데이터 삭제- 행 자체도 삭제- 삭제된 행이 사용하고 있었던 저장공간을 반납함- 테이블의 인덱스(index)도 삭제됨DELETE는 조건을 만족하는 행 데이터를 삭제하는 데 그쳤던 DML 명령어이지만, TRUNCATE 행 전체의 데이터를 지울 뿐만 아니라 저장공간도 지워 버리는 역할을 합니다. 때문에, TRUNCATE 명령어는 테이블 용량을 줄이게 됩니다.그러나 테이블 내의 행 데이터(레코드)를 지우더라도, 테이블 자체는 지워지지 않고 온전히 남아 있습니다.테이블 자체를 없애 버리는 DROP 명령어와의 차이는, TRUNCATE 명령.......
[R] ggplot(), geom_hex() : 2D Histogram Plot(2차원 히스토그램) 그리기, 좌표평면에(x, y) 도수를 육각형 색상으로 나타내기 [내부링크]
1. 2차원 히스토그램의 개념 이해2차원 히스토그램(2D Histogram, 2 Dimensional Histogram, ...)은 - 두 개의 변수(x,y)에 따른 좌표평면을 일정한 면적의 2D bin(조각)으로 나눈 뒤- 각 bin에 포함되어 있는 점들을 세어- 각 bin별(단위 면적별) 도수(밀도)를 나타낸 것입니다.각 bin에 점이 몇 개 포함되어 있느냐에 따라서 해당 bin의 색깔을 다르게 표시하므로, 2차원 좌표평면 상에서 관측값들의 분포를 시각적으로 파악할 수 있다는 장점이 있습니다.ggplot()함수의 geom_hex(), geom_bin2d()는 이러한 2차원 히스토그램 격인 그래프를 그려 줍니다. 이때 geom_hex()와 geom_bin2d()의 차이는 bin의 모양입니다.- geom_hex() .......
[R] ggplot(), geom_bin2d() : 2D Histogram Plot(2차원 히스토그램) 그리기, 좌표평면에(x, y) 도수를 사각형 색상으로 나타내기 [내부링크]
1. 2차원 히스토그램의 개념 이해2차원 히스토그램(2D Histogram, 2 Dimensional Histogram, ...)은 - 두 개의 변수(x,y)에 따른 좌표평면을 일정한 면적의 2D bin(조각)으로 나눈 뒤- 각 bin에 포함되어 있는 점들을 세어- 각 bin별(단위 면적별) 도수(밀도)를 나타낸 것입니다.각 bin에 점이 몇 개 포함되어 있느냐에 따라서 해당 bin의 색깔을 다르게 표시하므로, 2차원 좌표평면 상에서 관측값들의 분포를 시각적으로 파악할 수 있다는 장점이 있습니다.ggplot()함수의 geom_hex(), geom_bin2d()는 이러한 2차원 히스토그램 격인 그래프를 그려 줍니다. 이때 geom_hex()와 geom_bin2d()의 차이는 bin의 모양입니다.- geom_hex() .......
[오라클/SQL] 제약조건(Constraints)의 종류와 특성 요약 정리 : PRIMARY KEY, NOT NULL, UNIQUE, FOREIGN KEY, CHECK [내부링크]
1. 제약조건(Constraints)의 개념제약조건이란, SQL 테이블에 문제되는/결함있는 데이터가 입력되지 않도록 컬럼별로 미리 지정해 둔 조건입니다. DESC 명령어를 통해서 변수별로 null이 가능한지 조회가 가능하고, GUI를 이용해 테이블의 제약조건을 모아서 볼 수도 있습니다. 제약조건은 변수별로 설정되어 있습니다.- Null이면 안 된다.- 중복되지 않는 고유의 값이어야 한다.- 다른 테이블로부터 참조해야 한다 / 참조할 데이터가 없으면 입력할 수 없다- 미리 설정한 조건을 만족해야 한다 ...이렇게 컬럼에 설정된 조건을 제약조건(Constraints)이라고 합니다. 제약조건은 테이블을 생성할 때 함께 설정할 수 있고, 추후에 ALT.......
[오라클/SQL] CREATE TABLE : 테이블 생성, 테이블 정의하기, 데이터 유형과 제약조건 설정하기 [내부링크]
1. CREATE TABLE의 개념과 표현1) CREATE TABLE의 개념우리가 emp, dept 등 오라클 SQL 디벨로퍼에서 통상적으로 사용되는 모습의 테이블을 만드려면- CREATE TABLE 명령어로 빈 테이블을 만들어 주고- INSERT 관련 명령어로 테이블에 데이터를 입력해야 합니다.CREATE TABLE은 오라클 SQL 디벨로퍼에서 컬럼의 이름, 데이터 유형, 제약조건 등을 설정하여 빈 테이블을 생성하는 명령어입니다.* CREATE TABLE은 DDL(Data Definition Language)로, 데이터를 입력하고 편집하는 것이 아니라 데이터의 성격을 정의하는 명령어임을 꼭 유의해 주세요!2) 테이블 이름의 조건 테이블 이름은 반드시 문자로 시작해야 합니다. 숫.......
[오라클/SQL] INSERT INTO : 테이블에 단일 행 데이터(레코드) 입력하기, 단일 행 데이터 추가하기 [내부링크]
1. INSERT INTO의 개념과 표현1) INSERT INTO의 개념DML(Data Maniuplation Language)은 데이터 레코드를 저장, 수정, 삭제하는 명령어를 의미합니다. INSERT는 DML에 속하는 명령어로, 만들어진 테이블에 데이터(레코드)를 입력하기 위해 사용합니다.INSERT를 사용하는 구문으로는 INSERT INTO, INSERT SELECT, INSERT ALL 등 몇 가지가 존재합니다. 이들은 모두 (조금씩 다른 방법으로) 테이블에 레코드를 입력/추가하기 위해 사용된다는 공통점이 있습니다. 2) INSERT INTO 구문의 표현(1) 기본식 : 테이블이 가진 모든 컬럼에 값을 입력하는 경우 컬럼 이름을 생략하고 각 컬럼에 해당하는 값을 입력할 수 있습니다.이 때, 값.......
[오라클/SQL] INSERT SELECT : 테이블Y의 데이터를 선택하여, 테이블X로 복사하기(≒ 레코드 복사 + 붙여넣기) [내부링크]
1. INSERT SELECT의 개념과 표현1) INSERT SELECT의 개념INSERT SELECT 구문은 테이블Y에서 조건에 따라 검색한 컬럼의 데이터들을 테이블X의 컬럼에 삽입하는 기능을 합니다. 즉, 테이블Y에서 조건에 맞는 행을 복사하여 테이블X에 붙여넣기 한다고도 이해할 수 있습니다.(* 참고하면 좋은 이전 페이지 : INSERT INTOhttps://blog.naver.com/regenesis90 )2) INSERT SELECT 구문의 표현 : 테이블Y에서 조건에 맞는 레코드를 테이블X에 복사하기테이블의 모든 컬럼을 복사하지 않더라도, 복사될 테이블의 데이터 유형과 제약조건에 맞도록 일부 컬럼만을 선택하여 복사할 수 있습니다.* 이하의 예제에서는 scott.......
[오라클/SQL] INSERT ALL : 여러개의 테이블에 동시에 데이터 입력하기 (각각 다른 데이터 입력하기, 다른 테이블의 레코드 복사하기, ...) [내부링크]
1. INSERT ALL의 개념과 표현1) INSERT ALL의 개념INSERT ALL은 한꺼번에 여러 개의 테이블에 데이터를 입력하거나, 1개의 테이블(테이블A)로부터 다른 여러 개의 테이블(테이블X, 테이블Y,...)로 데이터를 복사하여 입력할 때 사용합니다.즉, INSERT ALL은 여러개의 테이블에 동시에 데이터를 입력하기 위해 사용하는 구문입니다.(* 참고하면 좋은 이전 페이지 : INSERT INTOhttps://blog.naver.com/regenesis90/222197424427INSERT SELECThttps://blog.naver.com/regenesis90/222198067525 )2) INSERT ALL의 표현INSERT ALL을 사용하여 여러 개의 테이블에 동시에 데이터를 입력하는 몇 가지의 다른 유형들이 있습니다........
[오라클/SQL] CREATE SELECT : 기존 테이블을 복사하여 새 테이블 생성하기, 파생 테이블 생성하기 [내부링크]
1. CREATE-SELECT의 개념과 표현1) CREATE-SELECT의 개념CREATE-SELECT, 또는 CREATE TABLE- AS SELECT 는 기존에 존재하는 테이블로부터 파생 테이블을 생성할 수 있는 구문입니다. 단순히 빈 테이블을 생성(CREATE TABLE)하는 것 뿐만 아니라 기존 테이블이 가지고 있었던 자료도 함께 복사해 옵니다.(SELECT)- 기존의 테이블 전체를 복사- 기존 테이블의 일부만 복사- 기존 테이블의 컬럼을 가공(변형)한 파생 테이블 생성...이러한 목적을 가지고 있을 때 CREATE TABLE AS SELECT ... 구문을 사용할 수 있습니다.2) CREATE-SELECT의 표현(1) 기본식 : 기존에 존재하는 테이블A 전체를 복사한 테이블X를 생성하는 경우 (2.......
[R] ggplot(), geom_histogram() (1) 히스토그램 기본 : R에서 1차원 히스토그램 그리기 (연속형 변수의 구간별 도수 그래프) [내부링크]
1. 히스토그램의 개념히스토그램(Histogramm)이란 :측정값이 존재하는 범위를 몇 개의 구간(bins)으로 나누고, 각 구간을 밑변(X)으로 하고 그 구간에 속하는 측정값의 출현 도수(n)에 비례하는 면적을 갖는 기둥(직사각형)으로 배열한 그림입니다.(화학대사전, 2001)따라서, X가 연속형 숫자 변수일 때 히스토그램을 사용하여 구간별 빈도수, 개체 수를 시각화할 수 있습니다. 2. R에서 히스토그램을 그리기 위한ggplot()+geom_histogram() 함수의 개념과 표현이 히스토그램을 그리는 도구 중의 하나는 R 프로그램의 ggplot2 패키지가 제공하는 geom_histogram() 함수입니다.본 포스팅에서는 히스토그램 기본형, 단일 변수에.......
[오라클/SQL] RANK : 특정 컬럼을 기준으로 한 순위 출력 함수 (ex. 성적 순위, 과목 석차, 월급 순위, 순위표 조회 등의 목적) [내부링크]
1. RANK 함수의 개념과 표현1) RANK 함수의 개념RANK함수는 특정한 컬럼에 대하여 오름차순 또는 내림차순으로 순위를 매겨 컬럼의 형태로 표현하는 함수입니다.- 학급에서의 성적 순위- 회사에서의 급여 또는 실적 순위- 고객의 포인트 또는 구매금액 순위...그 외에도 순위를 매겨야 하는 다양한 상황에서 RANK 함수를 사용할 수 있습니다.2) RANK 함수의 표현(1) 기본식 : 컬럼X를 기준으로 오름차순으로 순번을 매길 시(2) 기본식 : 컬럼X를 기준으로 내림차순으로 순번을 매길 시(order by 컬럼이름X) 에서 컬럼이름 다음에 'desc'를 붙이면 내림차순 정렬이 됩니다.(3) 기본식 : 집계함수를 기준으로 순.......
[오라클/SQL] REPLACE : 컬럼의 특정한 문자열을 다른 문자열로 일괄적으로 바꾸어 주는 문자열 치환 함수 [내부링크]
1. REPLACE 함수의 개념과 표현1) REPLACE 함수의 개념REPLACE 함수는 지정한 컬럼에서 특정 문자열을 다른 문자열로 바꾸어 주는 문자열 치환 함수입니다.일괄적으로 데이터를 바꾸어야 할 경우에 REPLACE 함수를 이용할 수 있습니다.ex.- 행정구역 이름을 일괄적으로 바꾸어야 할 경우- 알파벳을 다른 문자로 치환해야 하는 경우- 특정 문자를 다른 기호로 나타내야 하는 경우...2) REPLACE 함수의 표현- 지정한 테이블의 컬럼A에 대하여- 문자X를 문자Y로 바꾼 뒤- 컬럼의 형태로 조회한다(* SELECT 구문에서는 REPLACE 함수를 적용하여도 원본 테이블이 변경되지 않습니다.)* 이하의 예제에서는 hr 연습계정의 emp.......
[오라클/SQL] INSTR, INSTRB : 문자열에서 지정한 문자의 자릿수, byte자릿수를 출력하는 함수 (문자의 자릿수 찾기, 몇 번째에 위치한 문자인지 찾기) [내부링크]
1. INSTR, INSTRB 함수의 개념과 표현1) INSTR, INSTRB 함수의 개념INSTR 함수는 문자열에서 특정 문자의 위치(자릿수)를 출력하는 함수입니다.INSTRB는 문자열에서 특정 문자의 위치(자릿수)를 byte 자릿수로 출력하는 함수입니다.따라서 영문, 특수문자만 포함된(1자리가 1byte인) 문자열의 경우에는 다른 모든 조건이 같을 때 INSTR 함수 출력값과 INSTRB 함수의 출력값은 같습니다.* 하지만, 글자 1자당 2byte 이상인 한글과 같은 경우에는 INSTR 함수의 값과 INSTRB 함수의 값에 차이가 있을 수 있습니다.2) INSTR, INSTRB 함수의 표현(1) 기본식 : 가상 테이블 DUAL에서 임의의 문자열A에 대하여- m째 자리(인덱스m)부.......
[R] read_xls(), read_xlsx() : XLS, XLSX 엑셀파일 시트의 테이블을 R 데이터프레임으로 불러오기 [내부링크]
* R에서 .xls, .xlsx 확장자의 엑셀파일을 불러오려면 'readxl' 패키지가 설치되어 있어야 합니다.만약 설치되어있지 않다면 readxl 패키지를 설치해 줍니다.readxl 패키지가 설치되었다면, library()를 이용해 해당 패키지를 메모리에 로딩합니다.1. read_xls(), read_xlsx() 함수의 개념과 표현각각의 함수는 R에 .xls, .xlsx 확장자의 엑셀 파일에 있는 테이블 데이터를 불러올 수 있습니다.1) 함수의 주요 Argument2) read_xl(), read_xlsx() 함수의 표현* 이하의 예시에서는 xlsx 파일을 기준으로 합니다.별도의 설정 없이 엑셀파일의 첫번째 시트에 있는 전체 테이블을 불러오고자 한다면, Argument 중 path만.......
[R] head(), tail() : 데이터프레임의 첫 n개 / 마지막 n개 행 조회하기 [내부링크]
1. head(), tail()의 개념데이터프레임의 구조를 파악하기 위해서 사용하는 함수들에는 head(), tail(), str(), summary(), dim() 등이 있습니다. 이 때, head()와 tail()은 데이터프레임에서 첫 n개 또는 마지막 n개 행을 조회할 때 사용합니다.즉, head()와 tail()는 대량의 row를 가진 데이터프레임에서 n개 row의 자료만을 추출하여 콘솔(Console)창에서 조회할 때 사용합니다.* 이하의 예제에서는 ggplot2 패키지가 포함하고 있는 'diamonds' 테이블을 사용합니다.2. 데이터 불러오기.xlsx, .csv 형태의 파일을 불러오기도 하고, 이미 만들어진 데이터프레임 혹은 티블(tibble)을 사용할 수도 있습니다. 또는 본.......
[R] str() : 데이터프레임(티블)의 구조 요약, 변수 데이터유형 조회하기 [내부링크]
1. str()의 개념str() 는 데이터프레임 객체의 구조를 조회합니다.- 데이터프레임(또는 티블)의 행과 열 개수- 각 컬럼(변수)의 데이터 유형(ex. num, factor, int, dbl, ...)- 각 컬럼(변수)가 보유한 값의 나열...따라서, str()은 데이터프레임 또는 티블을 파악하기 위해서 head(), tail(), summary(), table() 등과 함께 자주 사용됩니다.* 이하의 예제에서는 ggplot2 패키지가 포함하고 있는 'diamonds' 테이블을 사용합니다.2. 예제 : diamonds 데이터프레임의 구조 확인R스크립트 창에 위 명령어를 입력한 후 실행(Ctrl+Enter)하면, 하단의 콘솔(Console)창에 다음과 같이 diamonds 데이터프레임의 구조가 나타납.......
[R] summary() : 데이터프레임(또는 티블)의 기술통계량 조회하기 (변수별 최대값, 최소값, 평균, 중위값, 4분위값 등) [내부링크]
1. summary()의 개념summary()는 데이터프레임(또는 티블) 객체에서- 변수가 숫자 타입인 경우 : 기술통계량(descriptive statistics) - 데이터 유형이 factor일 경우(배타적 범주형, 분류형 데이터인 경우) : factor별 빈도수와 같은 정보들을 보여줍니다.* 만약 변수(컬럼)이 문자 타입(chr)인 경우에는, 해당 컬럼이 문자 타입의 데이터 유형임을 알려 줍니다.(Class : character, Mode : character)* 이하의 예제에서는 ggplot2 패키지의 diamonds 데이터프레임을 사용합니다.2. 예제 : diamonds 데이터프레임의 변수별 기술통계량 조회 R스크립트 창에 위 문장을 입력 후 실행(Ctrl+Enter)하면, 하단 콘솔(Console) 창에.......
[R] tolower(), toupper() : 특정 컬럼의 문자열 전체를 소문자로 / 대문자로 변환하기 (대소문자 일괄전환 함수) [내부링크]
1. R에서 tolower(), toupper() 함수의 개념과 표현1) tolower(), toupper() 함수의 개념R을 비롯한 프로그램에서 문자열(character)은 대소문자를 구분합니다. 즉, 특수한 몇몇의 경우를 제외하면 A≠a 입니다.그러므로, - 두 데이터프레임을 join하기 위해서 기준이 되는 컬럼(변수)의 대소문자를 통일할 필요가 있는 경우- 원하는 패턴을 포함하는 문자열을 검색할 때, 대문자 또는 소문자로 통일해야 하는 경우- 분석 과정에 나타나는 문자열을 일관되게 만들고 싶은 경우- 대소문자가 섞여 있어서 정돈이 필요한 경우...와 같은 상황에서 tolower(), toupper()와 같은 함수를 사용할 수 있습니다.2) tolower(), toupper() 함수의.......
[R] str_replace() : 문자열 내의 특정한 패턴을 다른 문자로 바꾸어 주는 문자 치환 함수 (REPLACE) [내부링크]
Oracle SQL Developer에서는 특정 컬럼에서 지정한 패턴의 문자열을 일괄적으로 치환하기 위해 REPLACE 함수를 사용했었습니다. 마찬가지로, R에서도 그와 유사한 기능을 함수가 있는데 그것이 str_replace() 입니다.1. str_replace() 함수의 개념과 표현str_replace() 함수는 특정 컬럼(A)에서 지정한 패턴의 문자열(X)을 다른 문자열(Y)로 일괄적으로 치환해 주는 함수입니다.이는 컬럼A의 값들 중에서 문자열X를 문자열Y로 전부 치환한다는 것입니다.2. 예제 : str_replace() 함수의 사용- guest 데이터프레임에서 gname 컬럼 중 대문자A를 모두 '*'로 치환하기예제에 사용하기 위한 임의의 테이블 guest를 만.......
[R] qplot() : 그래프 기본 - 히스토그램(histogram), 산포도(scatter plot), 박스플롯(boxplot) 그리기 [내부링크]
1. qplot()의 개념과 표현R은 데이터프레임을 바탕으로 그래프를 그릴 수 있는 qplot, ggplot 등의 함수들과 패키지들을 제공하고 있습니다. qplot() 또는 quickplot()은 산포도(scatter plot), 박스플롯(box plot), 히스토그램(histogram), 막대그래프(bar graph) 등을 그릴 수 있게끔 합니다.qplot()에 사용되는 주요 Argument의 목록은 다음과 같습니다.2. 예제 : qplot() 사용* 본 포스팅의 예제는 ggplot2 패키지의 mpg 예제 데이터셋을 사용합니다. mpg 데이터가 들어있는 ggplot2 패키지를 메모리에 로드하고,mpg2라는 별도의 데이터프레임 객체를 만든 뒤, 문자열 타입 데이터의 경우 범주형(factor)으로 바꾸어 줍.......
[R] ggplot(), geom_point() : 산포도(scatter plot) 점 그래프 그리기 [내부링크]
ggplot()은 ggplot2 패키지에서 제공하는 함수 체계로입니다. geom_point, geom_line, geom_bar, geom_col 등 다양한 geom 함수가 있고, 이에 따라서 그려낼 수 있는 그래프의 종류도 무척 많습니다. 본 포스팅에서는 ggplot()geom_point()를 사용하여 산포도(scatter plot)를 그립니다.* 본 포스팅에서는 ggplot2 패키지의 ggplot 함수와 mpg 예제 데이터셋을 사용합니다.ggplot2 패키지를 library() 명령어를 사용하여 메모리에 로딩하도록 합니다.1. ggplot()+geom_point() 산포도(scatter plot)을 그리기 위한 기본적 표현방법ggplot() 함수는 x축, y축...으로 구성된 빈 Plot을 만들어 줍니다.여기에 geom_point, geom_line 등.......
[R] read.csv() : RStudio에서 .CSV 확장자 파일 불러오기, 컬럼이름 추가하기, 첫 n개 행 생략하기, 결측값 표기하기, 주석 생략하기 [내부링크]
1. .CSV 파일을 R에 불러오기1) read.csv() : .CSV파일을 읽어 불러오는 함수R에서는 데이터프레임을 자체적으로 만들 수 있지만, 외부의 다양한 확장자로 된 파일들을 불러올 수도 있습니다.CSV파일을 불러오기 위해서 사용되는 함수의 몇 가지를 예로 들면 아래와 같습니다.본 포스팅에서는 read.csv() 함수를 사용합니다.2) .CSV 파일을 불러올 때 read.csv()의 표현(1) read.csv() : 기본적 사용(2) 별도의 옵션을 지정하는 경우- CSV 텍스트 파일에서 주석을 삭제해야 하는 경우- 파일의 첫 행이 컬럼 이름이 아닌 경우- 컬럼 이름이 없어서 새로이 만들어야 하는 경우- 첫 n개 행을 건너뛰어야 하는 경우...이러한 예외사.......
[R] write.csv() : 데이터프레임을 .CSV 확장자 파일로 저장하기, 내보내기 하는 방법 [내부링크]
1. write.csv() 함수의 개념과 표현:R 데이터프레임 객체를 .CSV 파일로 내보내기.CSV 파일을 R에서 사용할 데이터프레임으로 불러오는 것 뿐만 아니라, R Studio에서 R언어로 프로그래밍한 데이터프레임 객체를 .CSV 확장자 파일로 저장하여 내보내는 것도 가능합니다.이때 사용하는 함수가 write.csv() 입니다.위와 같은 구성으로 사용할 수 있습니다.이 외에도 여러가지 Argument가 더 있습니다. R Studio 우측 하단의 'Help' 서브탭에서 write.csv를 검색하면, R에서 공식적으로 제공하는 상세한 영문 설명 페이지가 나타납니다.2. 예제 : 데이터프레임 객체를 .CSV 파일로 내보내기1) 예제 : resident 데이터프레.......
[오라클/SQL] OUTER JOIN - LEFT JOIN, RIGHT JOIN : 한쪽 테이블의 전체 레코드를 기준으로 JOIN 결과에 출력하는 방법 [내부링크]
1. OUTER JOIN : LEFT JOIN, RIGHT JOIN의 개념과 표현1) OUTER JOIN의 개념INNER JOIN(이너 조인)은 조인된 두 테이블에서, 조인 기준이 된 컬럼에 데이터가 양쪽 모두 존재하는 경우에만(null이 아닌 경우 등) 결과값을 출력했었습니다. 하지만 둘 중 한쪽 테이블을 기준으로 LEFT 또는 RIGHT JOIN을 할 경우, 그 기준이 되는 테이블의 모든 레코드를 출력하게 됩니다.LEFT JOIN과 RIGHT JOIN은 본질적으로 같지만, SQL 문장 작성 시 두 테이블의 표기 순서에 차이가 있습니다.즉, 헛갈릴 경우 테이블 순서를 바꾸어 모두 LEFT JOIN으로 통일하는 등의 작업도 가능합니다.(* 참고하면 좋은 이전 페이지 : INNER JOIN - EQUI JOINht.......
[오라클/SQL] OUTER JOIN - FULL JOIN : 한쪽에 null이 있더라도, 양쪽 테이블의 전체 레코드를 모두 JOIN 결과에 포함시켜 출력하는 방법 [내부링크]
1. OUTER JOIN - FULL JOIN의 개념과 표현1) FULL JOIN의 개념FULL JOIN은 두 테이블을 연결하여 하나의 조회 결과를 보여주되,- 기준 컬럼의 값을 공통적으로 갖고 있는 레코드들(INNER JOIN 결과)- 양쪽 테이블 각각에 대하여 한쪽 테이블의 값은 있고, 다른 테이블에는 없는 경우의 레코드들(RIGHT, LEFT JOIN 결과)을 모두 모아서 보여 주는 JOIN 방법입니다.즉, FULL JOIN은 LEFT JOIN, RIGHT JOIN의 결과를 모두 합하여 보여줍니다.동일한 조건 하에서 LEFT JOIN 조회결과와 RIGHT JOIN 조회결과의 합집합이라고 볼 수 있습니다.(* 참고하면 좋은 페이지 : INNER JOIN - EQUI JOINhttps://blog.naver.com/regenesis90/22218824.......
[오라클/SQL] SELF JOIN(셀프 조인) : 1개 테이블 내에서 JOIN하여 가상으로 2개 테이블처럼 만들어 작업하기 (테이블 1개 JOIN) [내부링크]
JOIN 기능은 주로 2개 이상의 테이블들로부터 필요한 자료를 불러와 한 개의 조회결과를 만드는 데 사용되곤 합니다. 하지만 종종 1개의 테이블 내에서 JOIN을 한 결과가 필요한 경우가 있습니다.- 직원들 간에 위계 관계(상하관계)가 있고, 이것이 1개의 테이블의 같은 컬럼에 포함된 경우- 1개 반 학생들이 2인 1조로 구성되어 있는 경우- 음식점의 메뉴에 단품 메뉴와 세트메뉴가 함께 섞여 있는 구성인 경우...이러한 경우에 SQL에서 SELF JOIN으로 문제를 해결할 수 있습니다.1. SELF JOIN의 개념과 표현1) SELF JOIN의 개념SELF JOIN이란, 1개의 테이블(X)에 가상으로 x1, x2라는 별칭을 부여하여 2개의 테이블인 것처럼 간주.......
[오라클/SQL] JOIN 심화 : 3개, 4개 이상의 테이블을 JOIN 하는 경우(multiple joins) [내부링크]
2개의 테이블을 JOIN 하기도 하고, 1개 테이블 내에서 SELF JOIN을 하기도 합니다. 물론, 3개, 4개, 5개... N개의 테이블에 대해서도 INNER JOIN과 OUTER JOIN을 수행할 수 있습니다. (* Multiple Joins)(* 참고하면 좋은 이전 페이지 : INNER JOIN - EQUI JOINhttps://blog.naver.com/regenesis90/222188241512OUTER JOIN - LEFT JOIN, RIGHT JOINhttps://blog.naver.com/regenesis90/222190313921)1. 3개 이상의 테이블을 JOIN하는 경우(Multiple Joins)의 표현1) X, Y, Z 3개 테이블을 INNER JOIN하는 경우(1) Oracle 문법테이블 2개를 JOIN할 때와 마찬가지로, - JOIN할 테이블들에 약칭을 붙여 FROM절에 나열하고,- 각.......
[오라클/SQL] JOIN 종류 정리 : INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN, Self JOIN, Multiple JOINs [내부링크]
1. INNER JOIN, OUTER JOIN1) INNER JOIN, OUTER JOIN의 특성 요약2) INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN의 관계3) INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN의 조회결과 레코드 비교4) 상세 페이지 링크INNER JOIN : EQUI JOIN(등가 조인)https://blog.naver.com/regenesis90/222188241512INNER JOIN : NON-EQUI JOIN(비등가 조인)https://blog.naver.com/regenesis90/222188441395OUTER JOIN : LEFT JOIN, RIGHT JOINhttps://blog.naver.com/regenesis90/222190313921OUTER JOIN : FULL JOINhttps://blog.naver.com/regenesis90/2221903859152. Self JOIN, Multiple JOINsSelf JOIN : 1개.......
[오라클/SQL] 명령어 분류 · 주요 명령어 정리 : DQL, DML, DDL, DCL, TCL [내부링크]
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[오라클/SQL] LEAD, LAG : 이전 행 값, 이후 행 값을 불러오는 함수 (ex. 누적도수분포로부터 도수를 구하기, 급여 차이 구하기, 성적 차이 구하기) [내부링크]
순서대로 정렬한 레코드에서 특정한 컬럼을 기준으로 이전 레코드의 값 또는 이후 레코드의 값을 불러와야 하는 경우가 있습니다.- 특정한 변수를 기준으로 순서를 정렬하여, 직전 레코드의 값과 급여 또는 시급과 같은 정보를 비교할 경우(크고 작음, 대소의 비교)- 누적도수분포 정보를 담은 테이블에서, 각 누적도수간 차이(=도수)를 계산하기 위한 경우- 직원들 간의 임금 격차를 순차적으로 비교하는 경우- 학생들 개인의 점수, 또는 학급별 평균점수 간 격차(평균성적의 차이)를 구하려는 경우...와 같은 목적을 가지고 있을 때, 직전/직후 레코드와의 차이를 보여주거나 격차를 구하기 위한 수단으로 LAG 또는 LEAD 함수를 사.......
[R] 벡터(Vector) 객체의 산술연산(+,-,*,/)과 벡터 간 산술연산을 가능하게 하는 조건 [내부링크]
스칼라 값 간의 산술연산이 가능하듯이, 숫자 타입(또는 정수 타입)의 벡터 간에도 산술연산이 가능합니다. 단 벡터 연산의 경우 몇 가지 선행 조건이 있습니다.1. 벡터 연산의 기본적 개념과 원칙1) 벡터 연산의 조건 벡터의 데이터 유형이 숫자(또는 정수 등)여야 함 벡터A와 벡터B 간 연산을 할 경우, 벡터A와 벡터B의 길이는 서로 배수 관계(1배, 2배, 3배, ...)여야 함* 벡터A와 벡터B의 길이가 다를 경우, 연산은 가능하지만 경고 메시지가 발생하며, 예상하지 않은 결과를 얻을 수 있습니다. 2) 숫자 타입 벡터A와 스칼라 값(m)의 연산벡터이름A+숫자m 의 결과는(숫자1+m, 숫자2+m, 숫자3+m, ... , 숫자N+m)이 됩니.......
[R] seq() : 유한수열, 등차수열(arithmetic sequence)을 만들어 주는 함수 [내부링크]
어떤 규칙에 따라 차례로 나열된 수의 열을 수열이라고 합니다. 이 때, 나열된 각 수를 그 수열의 '항'이라고 합니다. 등차수열이란, 이전 항에 차례로 일정한 값(등차)을 더하거나 빼서 만드는 수열입니다. 즉, 공차가 같은 수열이 등차수열입니다. 등차수열의 각 항은 그 이전 항과 일정한 값의 차이가 있습니다. 1. 함수 seq()의 개념과 그 표현seq()는 R 프로그래밍 언어에서 등차수열을 만들어 주는 함수입니다.1) sql() 함수의 Argument 종류와 의미2) seq() 함수의 표현(1) 함수의 첫째 항, 마지막 항, 공차를 알 경우공차가 1인 경우, by를 생략할 수 있습니다.(2) 함수의 첫째 항, 마지막 항, 항의 개수를 알.......
[R] rep() : 투입한 벡터 또는 수열을 지정한 횟수/길이만큼 반복하여 주는 함수 [내부링크]
1. rep() 함수의 개념과 그 표현rep() 함수는 투입한 벡터를 특정 횟수만큼, 또는 특정한 길이가 될 때까지 반복하여 새로운 벡터를 만들어 주는 함수입니다.- x를 n회만큼 반복한 벡터A를 만든다.- x를 전체 항의 개수가 m개가 될 때까지 반복하여 이어붙인 벡터 A를 만든다.rep() 함수에 사용되는 주요 Argument와 그 뜻을 정리하면 아래와 같습니다.(* 참고하면 좋은 이전 페이지 :벡터 기초https://blog.naver.com/regenesis90/222187742145seq() : 수열 생성 함수https://blog.naver.com/regenesis90/222188058675 )2. 예제 : rep() 함수의 사용 결과 비교알기 쉬운 예시로, 위와 같은 숫자 벡터 sequence7과 문자 벡터 c.......
[오라클/SQL] INNER JOIN - EQUI JOIN(등가 조인)의 개념 및 예제 : 양쪽 테이블에서 공통 컬럼, 같은 값이 존재할 경우에만 레코드를 출력하는 경우 [내부링크]
JOIN 기능은 서로 다른 여러 테이블에 나누어져 있는 정보들 중에서 사용자가 필요한 정보만 가져와 한 화면에서 조회할 수 있게 합니다. 아래와 같은 경우에 JOIN은 굉장히 유용하게 쓰일 수 있습니다.- 직원 정보 테이블, 직원들이 부서 정보 테이블, 부서가 소속된 지역 정보 테이블을 한 번에 조회하기- 읍면동별 정보 테이블, 시군구별 정보 테이블, 시도별 정보 테이블을 한 번에 모아 조회하기....- 여러 테이블의 정보를 통합/취합/종합하여 한 개의 테이블로 조회하기위계가 다른 정보(ex. 지역, 국가, 대륙, ...)들이 각기 다른 테이블로 만들어져 있다면, 각 테이블을 연결할 수 있는 공통 컬럼(변수)을 기준으로 테이블들을 JO.......
[오라클/SQL] INNER JOIN - NON-EQUI JOIN(비등가 조인)의 개념 및 예제 : 한쪽 테이블이 일종의 등급표와 같이범주를 지정하는 역할을 하는 경우 [내부링크]
1. INNER JOIN : NON-EQUI JOIN의 개념과 표현1) INNER JOIN : NON-EQUI JOIN의 개념NON-EQUI JOIN(비등가 조인)은 INNER JOIN의 한 종류입니다. EQUI JOIN이 기준이 되는 공통 컬럼에서 "일치하는" 데이터를 기준으로 JOIN을 실시한다면, NON-EQUI JOIN은 기준 컬럼의 값(레코드)이 서로 같지 않더라도 서로가 지정한 범주에 속하는 관계라면 JOIN이 가능합니다. 예컨대,- 어떤 레코드의 테이블X의 A컬럼 값이- 테이블Y의 B컬럼이 지정하는 범주 내에 존재하는 경우- 테이블Y의 C컬럼이 지정하는 값으로 JOIN될 수 있음위와 같은 경우 A컬럼의 값이 B컬럼의 값과 반드시 일치하지 않더라도 INNER JOIN이 가능하며, 이러한.......
[R] 데이터프레임(data.frame) (1) 기초 및 예제 : 데이터프레임의 정의, 데이터프레임 만들기 · 편집하기(data.frame()) [내부링크]
1. 데이터프레임(Data Frame)의 개념과 생성 방법1) 데이터프레임의 개념행과 열을 갖는 2차원 표의 형태로 데이터를 저장하는 것을 R에서는 '데이터프레임(Data Frame)'이라고 합니다. 데이터프레임은 변수 역할을 하는 컬럼(column)과 관측값(observation, record)을 나열하는 행(row)를 가지고 있습니다. 다른 프로그램에서 표, 테이블(table)이라고 일컫는 것이 R에서는 데이터프레임입니다. * R이 업그레이드 되면서 추가적인 기능을 갖춘 '티블(tibble)'도 생겨났습니다. 데이터프레임과 본질이 비슷하지만, 세부적으로 기능이 작동되는 데 차이가 있습니다.2) 스칼라 값, 벡터, 데이터프레임의 차이.......
[R] 데이터프레임(data.frame) (2) '$' 기호를 사용하여 데이터프레임에서 특정 컬럼만을 조회(출력) · 변경 · 추가하기 [내부링크]
1. 데이터프레임의 특정 컬럼을 지정하여 조회(출력) · 변경 · 추가데이터프레임 전체가 아니라, 1개 컬럼에 대해서만 조회하거나, 내용을 변경/추가해야 하는 경우가 있습니다.이 때 '$'(달러 기호)를 사용하여 데이터프레임에서 원하는 컬럼을 지정할 수 있습니다.1) 컬럼을 지정하는 '$' 표현임의의 데이터프레임A에서 특정한 컬럼X를 선택할 경우, 그 표현은 아래와 같습니다.데이터프레임의 컬럼을 '$'(달러 기호)를 사용하여 지정합니다.2) 데이터프레임A의 컬럼Z를 콘솔 창에서 조회 · 출력하기위와 같은 형태의 소스코드를 R스크립트 창에 입력한 후 실행(Ctrl+Enter)하면, 하단 콘솔 창.......
[R] install.package() : R 패키지 다운로드 · 설치 방법 2가지 & 패키지 업데이트(update), 패키지 삭제(remove, uninstall) 방법 [내부링크]
R에서는 다양한 기능을 가진 수많은 오픈소스 패키지들이 있고, 필요한 기능에 따라서 패키지를 설치하여 다양한 목적의 작업환경을 조성할 수 있게 되어 있습니다.1. R 패키지 설치 방법1) 명령어 사용 : install.package() 'install.package()'는 원하는 패키지를 설치하게끔 하는 명령어입니다.원하는 패키지A의 이름을 ''(작은따옴표) 안에 입력 후 위 코드를 실행(Ctrl+Enter)하면, 시스템에 패키지가 설치되기 시작합니다. 그리고 이 과정과 패키지 설치 성공 여부를 콘솔(Console) 창을 통해서 확인할 수 있습니다.ex> tidyverse 패키지 설치하기위 문장을 실행(Ctrl+Enter)하면, 콘솔 창에 다음과.......
[R] library(), Search() : 간편한 함수 호출을 위해 설치한 패키지를 메모리에 로딩하고, 메모리에 로딩된 패키지 리스트를 확인하기 [내부링크]
1. library() : 패키지 로딩 함수library() 함수는 메모리에 패키지를 로딩하여 주는 함수입니다.library()를 통해서 로딩된 패키지에 포함되어 있는 함수들은 패키지 이름을 생략한 상태로 간편하게 호출할 수 있습니다. (ex. dplyr::filter()를 filter()로 간편하게 사용하는 등)소스코드에서 자주 사용되는 패키지를 서두에서 먼저 library()를 사용하여 메모리에 로딩시켜 두면, 패키지 이름을 생략하고 함수를 호출하여 코드를 간소화하는 데 도움이 됩니다.library()를 통해 메모리에 로딩된 패키지 목록은 'search()'를 통해서 조회할 수 있습니다.ex> library()를 이용해 'tidyverse' 패키지를 메모.......
[Git/GitHub] Git 다운로드 · 설치 방법 : GitHub를 시작하기 전, Git을 먼저 설치하기 [내부링크]
1. Git 다운로드GitHub, GitLab 등 Git Repository(외부 저장소)를 만들 수 있는 호스팅 사이트를 이용하기 전에는 반드시 Git 설치가 선행되어야 합니다.더 쉽게 말하면, GitHub를 이용하기 위해서는 사용자의 PC에 먼저 Git을 설치해야 합니다.아래의 URL에서 Git 다운로드 페이지로 이동할 수 있습니다.* Git 공식 홈페이지 : https://git-scm.com/Git 홈페이지에 접속하면 아래와 같은 페이지가 나타납니다.Downloads 메뉴를 선택하고,Git을 다운로드 받을 컴퓨터 운영체제를 선택합니다.Windows / Mac OSX / Linux / Unix 운영체제를 지원하고 있습니다.Window의 경우 32bit와 64 bit 중 하나를 선택하여야 하.......
[오라클/SQL] GROUPING, GROUPING ID 함수 : 소계, 총계 계산에 사용된 레코드를 0과 1로 표시하기(ft. ROLLUP, CUBE) [내부링크]
GROUPING, GROUPING_ID 함수는 GROUP BY ROLLUP 또는 GROUP BY CUBE와 함께 사용되는 그룹핑 함수입니다. ROLLUP · CUBE 함수는 지정한 컬럼을 기준으로 그룹별 소계와 총계를 계산하여 주는 함수입니다. 이때, ROLLUP 또는 CUBE 결과인 소계나 총계를 나타내는 레코드인지 여부를 알 수 있도록 보조적으로 GROUPING 함수를 함께 사용할 수 있습니다.GROUPING 함수는 각 레코드(row, 행)이 해당 GROUPING 작업에 사용되었는지 아닌지를 새로운 컬럼에 표현해줍니다.(* 참고 페이지 : GROUP BY ROLLUP, CUBEhttps://blog.naver.com/regenesis90/222184481818 )1. GROUPING 함수1) GROUPING 함수의 정의와 표현(1) GROUPING 함수.......
[오라클/SQL] GROUP BY GROUPING SETS : 2개 이상의 컬럼·변수에 대해 그룹별 여러 집계함수 결과를 편하게, 한 번에 일괄적으로 조회할 경우 [내부링크]
1) GROUP BY GROUPING SETS의 기본 개념- 학년별 / 학과별 학생 인원합계- 시도별 / 성별 전체 인구총계- 부서별 / 직급별 사원 수 소계 및 총계- 부서별 / 연령별 평균임금, 임금 중간값, 급여총계- 국가별 / 성별 1인당 GDP 평균값....등, 2개 이상의 그룹에 대하여, 각종 집계함수 결과를 일괄적으로 표시해야 하는 경우가 있습니다.이 때 복잡하게 길어질 수 있는 SQL 소스코드를 편하게 단축시켜 주는 것이 GROUP BY GROUPING SETS 입니다.위와 같은 구성의 SQL 문장을 실행하면,- 컬럼 A별 집계함수 결과- 컬럼 B별 집계함수 결과를 출력하게 됩니다.* 전체 테이블에 대한 집계함수 결과는 출력하지 않습니다.(* 참고/비.......
[오라클/SQL] LISTAGG : 컬럼의 레코드들을 전체 그대로, 또는 그룹별로 1개 칸 속에 나열하기 (LISTAGG WITHIN GROUP(ORDER BY ~ )) [내부링크]
1. LISTAGG 함수의 표현과 그 용도1) LISTAGG 함수의 용도특정 컬럼의 내용들을 1개 셀 안에 나열하고 싶을 때 LISTAGG 함수를 사용합니다.- 레코드의 1개 칸(셀) 내에 전체 직원의 이름 또는 ID를 나열- 또는, 부서별/직급별/성별로 전체 직원의 이름을 나열LISTAGG 함수는 개별 컬럼에 대해 사용할 수도 있고, GROUP BY 후 각 그룹별로도 사용할 수 있습니다.2) LISTAGG 함수의 표현 : 기본식의 예(1) 개별 컬럼에 대하여 : LISTAGG - 컬럼이름B : 데이터가 나열될 컬럼- '구분문자' : 나열된 데이터 사이를 구분할 문자 (*입력하지 않으면 구분 없이 연속으로 붙어 나열됩니다)- 정렬기준컬럼이름Z : 컬럼.......
[R] 기본적인 R Studio 작업화면 구성 : R Script(코드편집기 창), Console(콘솔), Global Environment, Plot/Help/File/ etc. [내부링크]
R Studio의 화면은 크게 4개의 영역으로 분류할 수 있습니다.1. 좌측 상단 :R Script 등 코드편집기 창- 실제 코딩이 이루어지는 코드편집기 영역입니다.- 프로그래밍 언어 R을 사용하는 코드편집기가 R Script 입니다.- R Script 외에도 SQL, C++, Python, Text 등 다른 프로그래밍 언어를 사용하는 스크립트창을 만들어 다른 언어로 코딩을 할 수도 있습니다. - R Script는 '.R' 확장자로 저장됩니다. - Global Environmet에서 데이터프레임(표, 테이블) 객체를 조회하면, 이 영역에서 표 형식의 데이터프레임을 볼 수 있습니다.2. 좌측 하단 :콘솔(console), 터미널(Terminal) 등 영역- 콘솔 영역 상단의 작은 서브.......
[R] Global Environment (1) 스칼라 값 : 객체(Object) 생성하기, 객체에 값 할당하기, 객체에 할당된 값을 출력하기 (숫자, 문자, 논리값 등) [내부링크]
1. 객체의 간략한 개념과 값/데이터의 할당1) 객체(Object)의 개념객체(Object) : R에서 값 또는 데이터를 할당하는 일련의 대상을 객체라고 합니다. - 객체에는 값(Values) 또는 데이터(Data)를 저장합니다.- 1개의 값을 저장(스칼라)하거나 2개 이상의 값을 저장(벡터)할 수 있습니다. - 행과 열을 갖는 테이블=데이터프레임(Dataframe), 시각화된 그래프, 지도 데이터도 저장할 수도 있습니다.현재 다루고 있는 객체 리스트가 Global Environment에 나타나 있습니다. - Data 란의 'bar' : 수많은 행과 열을 가진 데이터프레임(표) 입니다. - Value 란의 리스트 : logi1, logi2, ... 등 객체들에 숫자, 문자, 논리값 등.......
[R] 주요 비교연산자 정리 : 같다(==), 같지 않다(!=), 크다, 작다, 크거나 같다, 작거나 같다 [내부링크]
다른 프로그래밍 언어들에서와 마찬가지로 R에서도 각종 논리값 할당, 조건문 작성 시에 비교연산자를 사용하게 됩니다.R에서 사용되는 비교연산자들은 아래와 같습니다.* 주의할 점은 '같다'는 등호를 반드시 2개 이어 붙여 써야 한다는 것입니다.'같다'를 표현하기 위해 등호를 1번만 쓸 경우 에러가 발생합니다.위 소스코드를 각각 실행하면 logi1, logi2, logi3의 경우 Global Environment에 각각 논리값이 할당됩니다(FALSE, TRUE, TRUE). 하지만 'logi5'의 경우 등호를 1번만 썼으므로 에러가 발생하고, logi5에 값이 할당되지 못하여 Global Environment에도 등록되지 못합니다.#R #RStudio #같.......
[R] Global Environment (2) 벡터(vector) : 벡터의 기초 개념, 벡터 값 할당, 벡터의 인덱스(index)를 이용해 특정 항 조회/출력하기 [내부링크]
1. 벡터(Vector) 객체의 정의와 표현1) 벡터(Vector)의 정의스칼라 객체(scalar object)는 한 개의 값이 저장된 객체였습니다. 벡터(vector)는 한 가지 데이터 타입(유형)의 여러 개의 값이 저장된 객체입니다. * 만약 여러가지 데이터 타입을 섞어서 벡터를 생성하려 한다면, 벡터는 자동으로 문자열(chr) 데이터 유형으로 저장됩니다. 따라서 1가지 데이터 타입으로밖에 벡터를 생성할 수 없습니다.(* 스칼라 값 할당과 관련된 이전 페이지 :https://blog.naver.com/regenesis90/222186319296 )(* 더 큰 범위의 벡터의 종류, 원자 벡터, 복소수, 원시형, 재귀 벡터 등에 대해서는 별도의 포스팅으로 다룹니다.)2) 벡터의 표현.......
[오라클/SQL] HAVING : 그룹별 조건 검사로 그룹별 집계결과 필터링하기(ex. 국가별 인구 N명 이상, 부서별 평균임금이 최고인 부서, 평균GDP가 가장 높은 국가 등) [내부링크]
GROUP BY 집계함수를 사용해서 집계된 값들에 대해서도 조건을 검사해야 하는 경우가 있습니다.- 부서별/직책별 평균 임금, 평균 수당이 1000 이상인 경우만 출력- 직급별 최대 급여, 최소 급여가 X원 이상/이하인 부서만 출력 - 직급별 사원 수, 직원 수가 N명 이상인 경우만 출력- 부서별 평균 임금의 최대값/최소값/중앙값이 X원 이상/이하인 경우만 출력- 국가별 인구 총계(총인구)가 1000만명 이상인 경우만 출력- 대륙별 인구 수, 대륙별 1인당 GDP 최대/최소/중앙값, 평균이...... - 국가별 인구 총계가 최대값인 국가의 레코드(* 이 경우 HAVING을 서브쿼리와 함께 사용할 수 있습니다)....이 경우 HAVING 절을 사용하여 그룹을 대상.......
[오라클/SQL] 서브 쿼리(Sub Query) (1) 기본 및 예제 : 서브쿼리 결과가 1개인 단일 행 서브쿼리 [내부링크]
1개의 SQL 문장 내에서, 먼저 A라는 질문의 답을 구하고 → 이 값을 B라는 질문의 조건으로 사용하여 최종적인 값을 도출해야 하는 경우가 있습니다. 이 때 사용하는 것이 서브쿼리(Sub Query) 입니다.아래와 같은 예시에서 서브쿼리를 사용할 수 있습니다.ex1. OO보다 급여를 더 많이 받는 / 더 적게 받는 사람- OO의 급여를 구하고(서브쿼리) → 이 값을 기준으로 더 많이/더 적게 받는 사람을 출력(메인쿼리)ex2. OO부서 평균보다 더 적은 급여를 받는 사람- OO 부서 평균 급여를 구하고(서브쿼리) → 이 값보다 더 적은 급여를 받는 사람을 출력(메인쿼리)ex3.전 세계 평균보다 GDP가 더 높은 / 더 낮은 국가- 전 세계 평균GDP를 구.......
[오라클/SQL] IN 연산자 : WHERE 조건 여러 개가 or로 연결될 때, 반복되는 부분을 간단하게 단축하여 나타내기 (ex. 부서번호 10번 또는 20번 또는 30번) [내부링크]
1. IN 연산자의 개념과 표현WHERE 조건절에 같은 컬럼(변수)과 연산자가 반복되는 몇 가지 조건이 or로 이어지는 경우, 똑같은 내용이 반복되어 SQL 문장이 길어지는 경우가 있습니다. 이 때, IN 연산자는 조건절의 반복되는 구간을 단축하여 표현할 수 있게 합니다.* IN연산자와 서브쿼리(Sub Query)를 함께 사용하는 경우에 대해서는 서브쿼리 (2)에서 다루고 있습니다.서브 쿼리(Sub Query) (1) 기본 및 예제https://blog.naver.com/regenesis90/222184066546서브쿼리(Sub Query) (2) 다중 행 서브쿼리https://blog.naver.com/regenesis90/2221843912972. 예제 : IN 연산자를 사용한 SQL 문장의 단축 및 서브쿼리에의 사.......
[오라클/SQL] 서브 쿼리(Sub Query) (2) 응용 예제 : 서브쿼리 결과가 2개 이상인 경우, 다중 행 서브쿼리 (ft. IN 연산자, >ANY, >ALL ...) [내부링크]
1. 다중 행 서브쿼리(Sub Query)의 개념 이해1) 단일 행 서브쿼리서브쿼리(Sub Query)를 통하여,- 전체 SQL 문장에서 조건의 기준이 될 값을 먼저 찾은 뒤- 찾아낸 값을 바탕으로 최종적으로 얻어낼 값을 인출하는 작업이 가능했습니다.아래와 같은 사용 예시에서, 밑줄이 쳐진 보라색 글씨 부분이 서브쿼리를 통해 산출하는 부분입니다. OO 직급에서 가장 월급이 높은 사람의 월급보다 월급을 더 많이 받는 / 더 적게 받는 사람 OO 부서 평균 급여보다 더 적은 급여를 받는 사람의 정보 출력하기 전 세계 평균GDP보다 GDP가 더 높은 / 더 낮은 국가의 레코드 출력하기...그런데 위의 예시에서는 서브쿼리를 통해서 산출되는 값.......
[오라클/SQL] GROUP BY ROLLUP, CUBE : 데이터의 변수별 소계, 총계를 구하여 함께 표시하는 함수. 전체 Sum, 부분 Sum을 레코드(행) 사이에 표시하기 [내부링크]
1. ROLLUP, CUBE 함수의 용도와 표현1) ROLLUP, CUBE 함수의 이해ROLLUP, CUBE 함수는 GROUP BY 다음에 위치하여- GROUP BY ROLLUP- GROUP BY CUBE와 같은 형태로 사용되는 함수입니다.따라서, 동일한 SQL 문장에 대하여 GROUP BY CUBE를 사용했을 때의 결과 레코드(행, row) 가 GROUP BY ROLLUP보다 더 많습니다.2) ROLLUP, CUBE 함수의 표현(1) 기본식의 예2. 예제 : ROLLUP, CUBE 함수의 사용 결과 비교* 이하 예제에서는 hr 연습계정의 employees 테이블을 사용합니다.1) 예제 : employees 테이블에서 - 부서번호(department_id), 직책ID(job_id) 별 직원 수를 출력하되,- ROLLUP을 사용하여 부서번호-직책.......
[R] 주석(comment) : # 실행되지 않는 문장. 작성한 코드에 설명 · 코멘트 · 주석 넣기, 여러 줄 주석 남기기 [내부링크]
주석은 코드 내에서 실행되지 않는 문장입니다. 따라서 작성한 코드에 코멘트를 달거나, 설명을 덧붙일 때 주석을 사용합니다.R에서 주석은 '#' 기호를 사용하여 입력합니다.* Ctrl+Enter로 R 문장을 실행해도, 주석인 문장은 실행되지 않습니다.* R에서의 주석 단축키 : Ctrl+Shift+C- 드래그 없이 단축키를 누르면 : 커서가 있는 위치의 코드 1줄의 앞에 '#'가 붙으며 주석으로 변합니다.- 여러 줄의 코드에 드래그하여 단축키를 누르면 : 각 줄의 첫머리에 '#'가 붙으며 여러 줄의 문장이 주석으로 변합니다. (블록 주석처럼요)#R #RStudio #주석 #코멘트 #comment #annotation #footnote #한.......
[R] 기본적인 산술연산, 모듈러 연산 : +, -, *, /, R에서 나머지 · 몫 구하기, 제곱 · 로그 표현 [내부링크]
공통적인 사칙연산 기호(+, -, *, /) 외에, 나머지-몫-제곱-로그를 표현하는 방법이 프로그램마다 다를 수 있습니다. 아래의 표는 R에서 기초적인 산술연산에 사용되는 연산자들의 예시입니다. 아래의 문장을 줄마다 각각 Ctrl+Enter 키를 통해 실행하면, 우측 하단 Console(콘솔) 창에 각 줄의 연산 결과가 출력되는 모습을 볼 수 있습니다. #R #RStudio #사칙연산 #산술연산 #몫 #나머지 #제곱 #로그 #log
[오라클/SQL] COUNT(*), COUNT(컬럼이름) : 레코드 개수를 출력하는 집계함수. (인구수 / 구성원수 / 직원수 / 그룹별 개체수 파악 등에 사용) [내부링크]
GROUP BY 함수와 함께 가장 많이 쓰이는 집계함수 중의 하나가 COUNT입니다. COUNT 함수는 그룹의 레코드 수를 집계하여 출력해 줍니다.COUNT : 입력된 데이터의 총 건수를 반환그런데 COUNT(*)과 COUNT(컬럼이름)은 같을 수도 있지만, 다른 결과를 나타낼 수도 있습니다.* 아래의 예시는 scott 연습계정의 emp를 사용합니다.COUNT 함수에 대한 이해를 위해, scott 계정의 emp 테이블 전체 레코드를 출력해 봅니다.comm 컬럼, deptno 컬럼에 값이 null 인 레코드가 있습니다. 나머지 컬럼은 12개 레코드 전부 데이터가 채워져 있습니다.이 emp 테이블에서,- 전체 레코드 수- empno 컬럼에 대한 레코드 수- comm 컬럼에 대한 레코드 수.......
[오라클/SQL] SYSDATE : 현재 시스템의 날짜, 시각을 출력하는 함수 & SYSDATE 출력 형식 설정하기(alter session set nls_date_format) [내부링크]
오라클 SQL 디벨로퍼에서는 SYSDATE 함수를 사용해 시스템의 현재 날짜와 시각을 바로 출력하거나, 불러와서 변수 또는 날짜, 문자로 사용할 수 있습니다. 1. SYSDATE를 이용해 시스템 현재날짜 출력하기위 SQL 문장을 오라클 SQL 디벨로퍼에서 실행하면, 아래와 같이 현재 시스템 날짜가 나타나게 됩니다.SYSDATE의 출력값 형식은 날짜와 시간입니다.하지만, 위 출력된 형식(20/12/22)에서는 날짜는 있지만 시간이 보이지 않습니다.이 경우, SQL에서 SYSDATE 출력 형식을 지정해 주어 날짜 뿐만 아니라 현재 시스템 시각도 함께 출력되도록 양식을 수정해줄 수 있습니다.2. SYSDATE의 출력 형식 변경하기 :alter session set nls_da.......
[오라클/SQL] 데이터 타입 : 종류와 설명, 예시 (CHAR, VARCHAR2, NUMBER, DATE, CLOB, BLOG, RAW, LONG RAW, BFILE 등) [내부링크]
오라클 SQL 디벨로퍼에서 관리되는 컬럼의 데이터들은 각자 쓰임새와 표현 방식에 따라 일련의 '데이터 유형(data type)'으로 분류/설정됩니다.각 컬럼들에 저장되는 정보는 각 컬럼이 설정되어 있는 데이터 유형과 같은 유형으로 되어 있습니다.만약 해당 컬럼에 지정된 데이터 유형과 다른 유형의 값을 입력했을 경우에는 오류가 발생할 수 있습니다.Oracle SQL Developer데이터 유형의 종류와 그 특성데이터 유형(데이터 타입)은 여러 상황에서 조회하거나 설정할 수 있습니다.- DESC(DESCRIBE)로 테이블 구조, 변수의 데이터 유형을 파악할 때- CREATE TABLE로 테이블을 만들 때, 컬럼(변수)의 데이터 유형을 정하기.......
[R] R, RStudio 다운로드, 설치 방법 : 통계 프로그래밍 언어 R, 통합개발환경(IDE) RStudio [내부링크]
R은 오픈소스 통계 프로그래밍 언어입니다. 테이블(데이터프레임)을 만들어 각종 분석을 할 뿐만 아니라, 그래프와 지도를 그리는 등 다양한 활동을 할 수 있게 하는 수많은 오픈소스 패키지들이 있습니다. R은 사용자가 필요한 대로, 원하는 대로, 다양한 형태로 과업의 특성에 맞추어서 분석 업무를 수행할 수 있도록 합니다.R Studio는 R 언어를 이용하여 각종 코딩, 개발, 분석과 같은 다양한 활동을 편리하게 할 수 있도록 하는 개발툴과 프로그램과 같은 역할을 합니다.(통합개발환경, IDE) R 언어로 분석을 할 수 있게끔 하는 프로그램이 R Studio 외에도 여러가지가 있습니다. 따라서, R을 사용하여 코딩을 하려면 1. R (언어)2. R.......
[오라클/SQL] TO_NUMBER : 문자나 날짜를 숫자로 바꾸어 주는 데이터 유형 형변환함수 (*결과값 : 숫자) [내부링크]
오라클 SQL 디벨로퍼에서 사용되는 데이터 유형(data type)에는 숫자(number), 문자(varchar2), 날짜(date) 등이 있습니다.(* 데이터 타입 : 종류와 설명, 예시 https://blog.naver.com/regenesis90/222182770709 )오라클 SQL은 산술연산과 집계함수를 사용할 때 컬럼의 데이터 유형을 적절한 형태로 자동으로 바꾸어 주기도 합니다(묵시적 형변환). 하지만 이러한 묵시적 형변환은 데이터의 크기가 아주 큰 경우에는 연산에 부담을 줄 수 있기 때문에, 효율을 고려할 경우에는 사전에 변수의 데이터 유형을 알맞게 지정하거나, 형변환함수를 이용하여 데이터 유형을 숫자로 변환하여 준 다음에 분석을 수행하는 편이 좋습니다.1. TO.......
[오라클/SQL] TO_DATE : 문자 타입의 자료(0000-00-00, 0000/00/00 형식 등) 또는 컬럼을 날짜(DATE) 데이터 유형으로 바꿔 출력하는 형변환 함수 [내부링크]
TO_DATE 함수는 주어진 문자열 또는 컬럼의 데이터를 날짜 포맷으로 변환하여 주는 형변환 함수입니다. 오라클 SQL 디벨로퍼에서 사용되는 데이터 유형(data type)에는 숫자(number), 문자(varchar2), 날짜(date) 등이 있습니다. 날짜는 'DATE' 라는 데이터 유형으로 저장됩니다. (* 데이터 타입 : 종류와 설명, 예시 https://blog.naver.com/regenesis90/222182770709 )* 이하의 예시에서는 scott 연습계정의 emp 테이블을 사용합니다.1. TO_DATE 함수의 개념과 표현1) TO_DATE 함수의 개념TO_DATE 함수는 주어진 문자열 또는 컬럼의 데이터를 날짜 포맷으로 변환하여 줍니다.* 그렇다고 아무 문자열(예 : 사람이.......
[오라클/SQL] TO_CHAR (1) 날짜를 다양한 형태의 문자로 바꾸는 방법 : 숫자·날짜 타입 데이터 또는 컬럼을 문자로 바꾸어 출력해 주는 형변환 함수 TO_CHAR [내부링크]
TO_CHAR는 숫자, 날짜 타입의 데이터나 컬럼을 원본 데이터를 바꾸지 않고 문자 타입으로 형변환하여 출력해 주는 함수입니다. 특히 날짜 타입의 데이터를 문자로 바꾸어 출력하고자 할 때, TO_CHAR를 사용하여 표현형(포맷)을 다양하게 지정할 수 있습니다. - 직원의 입사일(hire date)자료로부터 입사년도(YYYY)만 필요할 때- 생일이 11월인 사람만 검색하고 싶을 때- 특정 연도 범위(ex. 2000년부터 2005년 사이)에 가입한 고객만 검색하고 싶을 때...와 같은 상황에서, TO_CHAR를 사용하여 날짜 타입 데이터를 필요한 문자 타입으로 바꾸어 출력하여, 원하는 형태로 자료를 조회할 수 있게 합니다.* TO_CHAR 함수로 숫자를 문자로 바.......
[오라클/SQL] TO_CHAR (2) 숫자를 문자로 변환 : 천 단위 구분 쉼표 표시, 소수점 이하 표시, 달러($)·원(\) 표시, 빈 자리를 0으로 채우기 등 (형변환 함수) [내부링크]
데이터베이스에 저장된 각종 숫자 타입의 데이터(예 : 연봉, 월급, 수당, 소득, 지출 등) 중, 그 용도에 맞추어 적절하게 가공된 형태로 데이터를 조회해야 하는 경우가 있습니다.- 연봉, 월급, 수당, 소득, 지출 등 돈(화폐)에 천의 자리 구분 기호(쉼표) 붙이기- 숫자 앞에 달러($) 기호 붙이기- N자리로 길이를 통일하고, 숫자 앞의 남는 자리는 0과 같은 기호로 채우기- 정수(integer)가 있더라도, 일괄적으로 일정하게 소수점 아래 n째 자리까지 표시하게끔 하기...위와 같은 필요가 발생했다면,TO_CHAR 함수를 사용하여 숫자 타입 데이터를 원하는 형태의 문자로 형변환하여 출력하면 됩니다.1. TO_CHAR 함수의 개념과 표현.......
[R] RStudio 환경설정 : UTF-8 인코딩, 글꼴(폰트) 설정, 테마(코드편집창, UI 다크모드) 설정 [내부링크]
다른 많은 프로그램들이 그러하듯이, R Studio도 코드편집기 UI 다크모드 설정, 글꼴(폰트) 설정이 가능합니다.상단 탭 > Tools > Global Options 로 이동합니다.Global Options는 R Studio에서의 환경설정 메뉴입니다.Global Options를 선택하면, 아래와 같이 각종 옵션을 설정하는 새 팝업창이 나타납니다.1. 인코딩 설정 : UTF-8로 변경하기Options 팝업창 > 좌측 메뉴 중 Code > 상단 서브탭 중 Saving 선택Saving 메뉴의 중간 부분에Default text encoding : 파트가 있습니다.Change 버튼을 눌러 UTF-8로 설정합니다.* 인코딩 형식을 UTF-8로 설정하면 글자 깨짐 이슈의 일정 부분을 미연에 방지할 수 있.......
[오라클/SQL] CONCAT, || : 문자열 연결 함수, 컬럼 문자열 연결 연산자 - 컬럼의 값을 붙여 조회하기 [내부링크]
두 개 이상의 컬럼을 합쳐 하나의 문자열 컬럼으로 표시하거나, 컬럼 몇 가지의 데이터를 이용해 완성된 문장을 출력해야 하는 경우가 있습니다. - 두 문자열을 연결하고 싶다. 문자열을 병합하고 싶다. 어떤 문자들을 합쳐서 한 개의 컬럼으로 만들고 싶다...ex.고객 성명 데이터를 이용해 '어서오세요, OOO님. 환영합니다' 인사말 메시지를 자동으로 만들기고객의 성과 이름을 합쳐 한 개의 full name 컬럼으로 만들기...hr 연습계정에서 가장 쉬운 예로, 성명이 first_name과 last_name 2개 컬럼으로 분리되어 있습니다. 따라서 직원의 풀네임(full name)을 1개의 컬럼으로 만드려면 두 개 컬럼의 정보를 연결하여 출력해야 합.......
[오라클/SQL] LENGTH, LENGTHB : 문자열의 길이·문자열 Byte를 알아내거나, 문자열 길이 조건을 제한할 때 사용하는 함수 [내부링크]
'HELLO'는 5글자입니다. '안녕하세요'도 5글자입니다.하지만 'HELLO'는 5byte, '안녕하세요'는 10byte입니다. 통상적으로 알파벳 1자는 1byte, 한글 1자는 2btye이기 때문입니다(* 어떤 경우에는 한글 1자당 3byte를 부여하기도 합니다).Oracle SQL Developer에서 입력된 문자열의 길이(몇 글자인가?) 또는 용량(몇 byte인가?)을 구하려고 할 때, LENGTH 또는 LENGTHB 함수를 사용하게 됩니다.또한, LPAD, RPAD, TRIM 등 다른 함수와 결합하여 응용할 경우에는 글자 수 N자로 제한하는 등 글자수/글자용량 제한을 걸고자 할 때도 LENGTH, LENGTHB를 사용할 수 있습니다.1. LENGTH, LENGTHB 함.......
[오라클/SQL] SUBSTR : 문자열 잘라내기 함수. (ex. 비밀번호 앞 2자리만 자르기, 주민등록번호 앞 7자리만 자르기, 끝에서부터 N자리만 자르기 등) [내부링크]
문자열 전체가 아니라, 잘라낸 일부만 필요한 경우가 많습니다.- 주민등록번호 앞자리 여섯자리만 잘라서 보고 싶다.- 휴대전화번호 뒷자리 4자리만 필요하다.- 이름 중간의 3글자 정도만 필요하다....이런 경우, SUBSTR 함수를 사용하면 원하는 문자열을 필요한 글자수만큼 잘라내어 사용할 수 있습니다.SUBSTR에 LENGTH, LPAD, RPAD와 같은 함수를 함께 사용하기도 하여, '01040******', '890723-2******' 같은 결과물을 얻기도 합니다. (* 이 기능은 다음 포스팅에서 LPAD, RPAD와 함께 설명합니다https://blog.naver.com/regenesis90/222181776718 )1. SUBSTR 함수의 정의와 표현1) SUBSTR 함수의 정의.......
[오라클/SQL] TRIM, LTRIM, RTRIM : 문자열 양끝/왼쪽/오른쪽의 공백을 제거하는 함수 (* 불필요한 space, tab, enter 제거) [내부링크]
TRIM, LTRIM, RTRIM 함수는 문자 양끝(시작 부분, 끝 부분)에 있는 공백들을 제거해 주는 함수입니다.(* 공백 : 스페이스(space), 탭(tab), 엔터(enter) 등) 임의의 문자열은 물론, 특정한 컬럼에 대하여서도 사용할 수 있습니다.TRIM 기능은 공백의 존재로 인해서 다른 데이터로 간주되는 등의 자잘한 오류를 미연에 방지할 수 있게 합니다.※ 주의 : TRIM, LTRIM, RTRIM은 문자열 중간에 포함되어 있는 공백은 제거하지 않습니다.1. TRIM, LTRIM, RTRIM의 정의와 차이1) 임의의 문자열X를 투입하는 경우2) 특정한 컬럼의 레코드가 가진 문자열들에 일괄 적용하는 경우아래의 예시들을 통해 이상의 내용을 좀 더 직관적으로 이해.......
[오라클/SQL] LPAD, RPAD (1) 기본 : 문자열의 자릿수를 맞추어 Padding 문자로 공백 채우기 (ex. 코드 자릿수 맞추기, 특수문자로 채우기 등) [내부링크]
일정한 규칙 하에, 특정 컬럼의 데이터들을 각각 N개 글자가 되도록 통일하거나, 일정 기준에 모자라는 나머지 글자를 특정한 문자로 채워넣어 일정한 길이의 문자열로 만들어야 하는 경우가 있습니다.예를 들어,- 10, 020, 300, 054... 등으로 표기된 지역코드들을 '000XXX'와 같은 6자리 문자로 자릿수를 맞추어 표기하기- 문자열 앞 또는 뒤에 지정한 문자를 덧붙여 일정한 길이의 문자열 결과로 만들기이럴 때, 특정한 문자(Padding 문자)로 지정한 글자수까지 채워주는 기능을 수행하는 함수가 LPAD, RPAD 함수입니다. * LPAD, RPAD 함수는 SUBSTR와 함께 사용하면 시너지 효과를 발휘합니다.이는 LPAD, RPAD (2) 응용 편에.......
[오라클/SQL] LPAD, RPAD (2) 응용 예제 : SUBSTR로 문자열을 잘라서 나머지 채우기, 문자 일부 가리기 (ex. 전화번호 뒷자리만 표시, 성명 일부만 표시) [내부링크]
LPAD, RPAD를 사용하면 일정한 길이로 문자 자릿수(byte수)를 맞추고, 남는 자리는 특정한 문자열로 채워서 출력하는 기능을 수행할 수 있었습니다.* LPAD,RPAD를 SUBSTR 함수와 함께 사용하면 : - 문자의 일부만 잘라서- 나머지는 특정 문자(*)로 채워서- 일정한 길이의 결과물로 표시하는 작업이 가능합니다.ex.- 당첨자 발표 시 개인정보 보호- 이름의 앞자리 일부만 표시하기- 주민등록번호 앞자리 7자리만 잘라서 일괄적으로 나타내고, 나머지는 별표로 가리기- 전화번호 뒷자리 4자리만 표시하고, 나머지는 별표로 가리기 - 개인정보 보호/노출 방지를 위해 일부 내용 가리기* 참고하면 좋은 페이지 : - LENGTH, LENGTHBhttps://.......
[오라클/SQL] LPAD, RPAD (3) 응용 예제 : SUBSTR, LENGTHB 함수와 함께 사용하는 경우 (ex. 결과 문자열의 길이가 달라지는 가변 길이, 문자 치환) [내부링크]
LPAD와 RPAD에 SUBSTR, LENGTHB를 함께 쓰면, 투입하는 문자열의 길이에 따라서 결과로 출력되는 Padding이 적용된 문자열의 byte수(길이)도 달라지도록 만들 수 있습니다.* 이전 포스팅 : LPAD, RPAD (1) 기본 : 문자열의 자릿수를 맞추어 Padding 문자로 공백 채우기https://blog.naver.com/regenesis90/222181652170LPAD, RPAD (2) 응용 예제 : SUBSTR로 문자열을 잘라서 나머지 채우기, 문자 일부 가리기https://blog.naver.com/regenesis90/222181776718LPAD, RPAD (2) 응용 예제를 통하여서는,- 주어진 문자열을 일정한 글자수만큼 자르고- 일정한 byte수로 통일된 결과를 내놓되- 공백(빈 자리)은 padding 문자로 채워진.......
[오라클/SQL] DECODE 기본 및 예제 : 조건에 따라 각각 다른 값을 입력/출력하는 분기함수 (* 타 프로그래밍 언어에서의 IF ~ THEN, IFELSE 명령어) [내부링크]
다른 프로그래밍 언어에서 IF ~ THEN, IFELSE()로 사용되는 함수들이 있습니다.- 특정한 조건을 만족하면 X, 조건을 만족하지 않으면 Y 출력Oracle SQL Developer에서 이러한 분기함수의 기능을 수행하는 함수는 DECODE와 CASE입니다.* DECODE 함수와 CASE 함수의 간략한 차이점 :DECODE : A=B이면 X, A≠B이면 Y를 출력 (A와 B가 같은지에 대한 조건)CASE : DECODE와 달리, A와 B 사이에 부등호 관계(크거나 작은 조건)를 처리할 때 주로 사용* CASE 함수는 다른 포스팅을 통해 다루고자 합니다.https://blog.naver.com/regenesis90/2221822506651. 분기함수 DECODE의 정의 및 표현1) DECODE 함수의 정의* 이때 비교하는 값인.......
[오라클/SQL] CASE 표현식 : 조건 충족 여부에 따라 설정한 값을 반환하는 조건변환, 범주별 분기함수 (* 타 프로그래밍 언어의 IF~THEN, IFELSE 대응) [내부링크]
DECODE 함수의 경우 'A=B'이냐 'A≠B'이냐에 따라 분기가 발생하였기 때문에, 크거나 작은 범주 조건에 따라 분기가 발생하는 경우에는 사용하기에 까다로웠습니다. CASE 표현식은 다른 프로그래밍 언어의 IF ~ THEN 구문, IFELSE 구문처럼 범주별로 분기가 발생하는 조건에 대응할 수 있도록 해 줍니다. ex.- 주민등록번호 뒷자리 첫째자리가 1이면 남성, 2이면 여성으로 분류하여 표시하기- 전화번호의 앞자리 지역번호에 따라 지역 표시하기- 컬럼의 값을 특정한 범주로 나누어서 분류하기...이러한 경우 CASE - WHEN - THEN 표현식를 사용하여 새로운 컬럼의 형태로 원하는 값을 출력하여 조회할 수 있습니다........
[오라클/SQL] 가상테이블 DUAL을 활용한 산술연산 [내부링크]
DUAL은 오라클 SQL 디벨로퍼가 자체적으로 제공하는 가상의 테이블입니다.DUAL을 이용하여, 우리는 간단한 산술연산 작업을 수행할 수 있습니다.왜냐하면, Oracle SQL Developer에서 특정한 결과를 출력하려면, 명목상 SELECT FROM 구문의 형식을 따라야 하기 때문입니다.1. 가상테이블 DUAL을 활용한 간단한 산술연산1) 기본식2) 예제 : 4+4 계산위 SQL 문장을 Oracle SQL Developer에서 실행해 줍니다.4+4의 결과값인 8이 출력되었습니다.가상테이블 dual의 컬럼 이름이 입력한 문장의 산술연산식(4+4)으로 되어 있습니다.3) 예제 : 여러 개의 산술연산 수행여러 개의 산술연산을 수행하여 일렬로 출력되게 할 수도 있습니다.......
[오라클/SQL] UPPER, LOWER, INITCAP : 대문자· 소문자·첫 글자만 대문자로 데이터를 정리하거나, 대소문자 구별 없이 데이터를 검색하는 문자변환 함수 [내부링크]
Oracle SQL Developer에서 문자열의 경우 대문자와 소문자를 구별하므로, 'E'는 e로 검색했을 때 검색이 되지 않는 경우가 있습니다. 또는, 대소문자가 무분별하게 섞인 레코드들을 일제히 대문자/소문자로 변환하거나, 첫 글자만 대문자로 바꾸고 나머지는 모두 소문자로 바꾸는 등 정돈을 하여 조회할 필요가 있기도 합니다.- 대/소문자에 상관없이 검색하기- 레코드를 일정한 대소문자 규칙에 따라 정돈된 상태로 조회하기위 목적을 위해 UPPER, LOWER, INITCAP 과 같은 문자변환 함수를 사용합니다.1. 문자변환함수 UPPER, LOWER, INITCAP 기본1) UPPER, LOWER, INITCAP 함수의 기능과 정의(1) 단순 문자열을 변환하.......
[오라클/SQL] ROUND : 결과값을 반올림해 출력하는 반올림 함수 [내부링크]
예를 들어 급여 평균(avg(salary))을 계산하였더니 소수점 아래 수십자리까지 출력되는 경우가 있습니다. 이 경우, 결과값을 정돈하기 위해 반올림(ROUND), 버림(TRUNC), OO보다 작은 최대정수(FLOOR), OO보다 큰 최소정수(CEIL)과 같은 함수를 사용합니다.ROUND함수는 결과값을 지정한 자릿수까지 반올림하여 정돈해 주는 기능을 수행합니다.* 함께 알면 좋은 함수들 : - GROUP BY (그룹화)https://blog.naver.com/regenesis90/222179953582- TRUNC (버림)https://blog.naver.com/regenesis90/222180666811- FLOOR, CEIL (~보다 작은 최대 정수, 보다 큰 최소 정수)https://blog.naver.com/regenesis90/2221807516021. ROUND 함수의 기.......
[오라클/SQL] TRUNC : 결과값을 '버림'해 출력하는 버림 함수 (≠ TRUNCATE) [내부링크]
※ 주의 : TRUNC와 TRUNCATE는 다릅니다!TRUNC함수는 결과값을 지정한 자릿수까지 버림하여 정돈해 주는 기능을 수행합니다.* 함께 알면 좋은 함수들 : - GROUP BY (그룹화)https://blog.naver.com/regenesis90/222179953582- ROUND (반올림)https://blog.naver.com/regenesis90/222180576630- FLOOR, CEIL (~보다 작은 최대 정수, 보다 큰 최소 정수)https://blog.naver.com/regenesis90/2221807516021. TRUNC 함수의 기본 정의1) 기본식(1) 숫자를 소수점 아래 N째 자리까지 버림하여 정리한 산술연산 결과를 가상테이블 DUAL로 출력하려는 경우(2) 컬럼의 레코드 데이터 검색결과를 소수점 아래 N째 자리까지 일괄 버림하여 정돈.......
[오라클/SQL] FLOOR, CEIL : '보다 작은 최대 정수'(FLOOR), '보다 큰 최소 정수'(CEIL)를 찾는 함수들 [내부링크]
FLOOR와 CEIL 함수가 출력하는 결과값은 무조건 정수입니다.- FLOOR : 투입한 숫자보다 작은 최대 정수 (1의 자리까지 버림한 정수)- CEIL : 투입한 숫자보다 큰 최소 정수 (1의 자리까지 올림한 정수)이 또한, 결과값이 복잡한 소수로 나타나서 정돈이 필요하거나, 가까운 정수값이 필요한 경우에 사용합니다.* 함께 알면 좋은 함수들 : - GROUP BY (그룹화)https://blog.naver.com/regenesis90/222179953582- TRUNC (버림)https://blog.naver.com/regenesis90/222180666811- ROUND (반올림)https://blog.naver.com/regenesis90/2221805766301. FLOOR, CEIL의 개념과 정의1) FLOOR, CEIL의 정의- FLOOR : 투입한 숫자보다 작.......
[오라클/SQL] /, MOD, POWER : 나눗셈, 나머지, 제곱 구하기 [내부링크]
오라클 SQL 디벨로퍼에서 몫, 나머지, 제곱 값을 구할 경우, '/', 'MOD함수', 'POWER함수'를 사용합니다.특정 변수들 간에 서로를 나누어 비중, 백분율, 비율, 퍼센트 등을 구할 때 /를 사용했었지만,그 외에 나머지와 제곱을 구하는 MOD, POWER도 알아두는 것이 좋습니다.1. /, MOD, POWER의 개념 및 정의1) 정의2) 기본식(1) 가상테이블 DUAL에서의 단순 산술연산각각 - 숫자A를 숫자B로 나눈 몫- 숫자C를 숫자D로 나눈 나머지- 숫자E의 숫자F만큼 제곱한 값이 출력될 것입니다.(2) 컬럼 간의 연산이 경우 컬럼의 데이터 유형은 연산이 가능한 숫자(numbers)여야 합니다.- 컬럼1의 레코드를.......
[오라클/SQL] LIKE (2) : 응용 - 대소문자 구분 없이 '로 시작하는', '로 끝나는', '를 포함한' 자 글자 검색하기 (문자 검색) [내부링크]
LIKE 문자검색 함수 (1) 기본 :https://blog.naver.com/regenesis90/222180031592대소문자 변환함수 UPPER, LOWER, INITCAPhttps://blog.naver.com/regenesis90앞서 LIKE(1)에서 우리는 대소문자 구분 없이 특정한 문자가 포함된 문자열이 있는 레코드를 검색하려면, 두 개의 WHERE LIKE, 또는 두 개의 WHERE NOT LIKE 를 연결하여 검색했었습니다.예시> hr 연습계정, employees 테이블에서 이름에 알파벳 E(또는 e)가 들어가는 직원을 검색하기일일히 대문자, 소문자의 경우를 고려하자니 번거롭습니다.UPPER, LOWER, INITCAP 과 같은 함수 중 하나를 사용하면, 더 복잡한 문자열 조건에도 대소문자 구별에 영향을 받지 않고 대.......
[오라클/SQL] NVL, NVL2 (1) : NULL을 특정한 값으로 치환하는 NULL 변환 함수 (ex. NULL을 0으로 치환하여 조회) [내부링크]
null은 말 그대로 데이터가 없는 상태이기 때문에, null이 포함된 산술연산의 결과도 전부 null이 되어버립니다.하지만 null을 0이나 '없음' 과 같은 값으로 치환하여 검색결과로 조회해야 하는 경우가 많습니다.ex. - 수당이 null 이면 0으로 간주한다.- 직업이 null 이면 무직으로 간주한다.- 전화번호가 null인 직원은 회사 대표전화로 일괄 표시한다....NVL 함수, NVL2 함수를 사용하면 원본 데이터를 변형하지 않고도 null을 특정한 값으로 일괄 치환하여 조회 수 있습니다.1. NVL, NVL2 함수의 정의와 표현1) NVL, NVL2 함수의 정의NVL2 함수도 NVL 함수처럼 이용할 수 있지만, 좀 더 사용할 수 있는 폭이 넓습니다.nu.......
[오라클/SQL] GROUP BY (1) : 기본 및 예제 - 데이터그룹화, 그룹별로 집계된 정보의 검색 (ex. 부서별 급여평균, 국가별 인구총계, 직급별 최대임금, ...) [내부링크]
GROUP BY는 각종 집계함수, 그룹함수와 함께 쓰이며 그룹화된 정보를 제공합니다.'OO별 정보'처럼 데이터를 그룹으로 나누어, 그룹별로 집계된 정보를 출력하고 비교할 때 GROUP BY가 사용됩니다.- 부서별 급여 평균을 구하시오- 국가별 인구 총계를 구하시오- 성별 최대 임금- 부서별 수당의 표준편차...따라서, GROUP BY 함수는 "그룹별 정보"를 조회하는 용도이므로,위계가 다른 非집계 정보와 함께 조회하기 어렵습니다.1. GROUP BY 함수와 함께 쓰이는 몇 가지 집계함수(* 아래의 예시 외에도 다양한 집계함수가 있습니다.)2. GROUP BY로 그룹별로 집계된 정보를 조회하기1) 기본식GROUP BY는 반드시 집.......
[오라클/SQL] LIKE (1) : 기본과 예제 - '로 시작하는', '로 끝나는', '를 포함한' 자 글자 검색하기 (문자 검색) [내부링크]
사실 오라클 SQL 디벨로퍼 뿐만 아니라 어떤 프로그램에서든 특정한 조건을 만족하는 문자열을 포함한 행(row)만 검색해야 하는 경우가 적지 않습니다.- 이름에 '희'가 포함된 고객만 검색- 이름이 S로 시작하는 직원만 검색- 이름이 K로 끝나는 직원만 검색- 이름에 E가 들어가는 고객만 조회- 전화번호가 4로 시작하는 사람만 조회- 이름이 K로 시작하고 총 5글자인 사람만 조회- 이름이 S로 끝나고 3글자 이상인 사람만 조회....이러한 경우, WHERE 조건절에 LIKE 구문을 사용하면 편리하게 위와 같은 문자열 조건을 만들어낼 수 있습니다.1. LIKE 구문의 기본1) 기본식* 만약, 조건을 만족하지 않는 문자열을 찾으려면, .......
[오라클/SQL] UNION, UNION ALL : 조회 결과/테이블을 합하여 출력하는 합집합 함수 [내부링크]
UNION, UNION ALL 함수는 구조가 같은 두 테이블, 또는 두 조회 결과를 합하여 합집합처럼 만들어 결과를 출력해 줍니다.예를 들어,- 10번 부서의 직원들과 20번 부서의 직원들을 합치기- 10번 부서의 직원들과, 아르바이트를 합치기 - 1반 학생 테이블과 2반 학생 테이블 합치기- 전체 학년 테이블 합치기... 등, 컬럼이 같은 테이블 또는 검색결과를 합치는 데 UNION, UNION ALL이 사용될 수 있습니다.1. UNION과 UNION ALL의 정의, 차이2. UNION과 UNION ALL의 기본식1) UNION* 물론, 출력되는 데이터유형이 같다면 WHERE, GROUP BY, HAVING과도 함께 쓸 수 있습니다. 2) UNION ALL* 이하의 예시에서는 scott 연습계정.......
[오라클/SQL] INTERSECT, MINUS : 두 테이블의 교집합, 차집합 구하기 [내부링크]
두 테이블, 또는 두 조회결과의 교집합과 차집합도 합집합(UNION, UNION ALL)과 마찬가지로 Oracle SQL Developer를 통해서 조회할 수 있습니다.- INTERSECT : 교집합- MINUS : 차집합1. INTERSECT, MINUS의 정의2. INTERSECT : 두 테이블의 교집합 구하기1) 기본식※ 두 테이블의 데이터 유형(컬럼이름 등)이 같아야 교집합을 구하는 것이 가능합니다.* 물론 WHERE, GROUP BY, HAVING 조건절과 합하여 두 집합을 설정할 수도 있습니다.* 이하의 예제에서는 scott 연습계정의 emp 테이블을 사용합니다.2) 예제 : emp 테이블과 emp2 테이블의 교집합 구하기emp2 테이블은 설명을 위해 emp테이블과 같은 구조를 갖고 다른 레.......
[오라클/SQL] IS NULL, IS NOT NULL : NULL 찾기, NULL이 아닌 레코드 찾기 [내부링크]
Oracle SQL Developer에서(그리고 그 외의 많은 프로그램들에서) 0과 null은 다릅니다.- 0 : 값이 0임 (값이 있음)- null : 값이 없음null은 관측값이 공란인 것이기 때문에, null은 0이 아니고, 'null'이라는 문자열도 아닙니다. 따라서 일반적인 숫자/문자열과 같이 취급하거나 사칙연산을 할 수 없습니다. 또한 비교연산도 할 수 었습니다. null에는 어떤 연산을 해도 null이 나오는 것입니다.1. Oracle SQL Developer에서의 null, null 아님의 표현 방법오라클 SQL 디벨로퍼에서 null인 레코드를 찾거나, null이 아닌 레코드를 찾으려면 'is null / is not null'을 사용하여야 null 데이터 / null이 아닌 데이.......
[오라클/SQL] ORDER BY : SELECT로 검색한 데이터를 정렬하는 방법과 그 예시(오름차순, 내림차순) [내부링크]
SELECT FROM 구문을 활용해 원하는 데이터를 조회하더라도, 조회하는 목적에 따라 다르게 정렬하...
[오라클/SQL] '부등호, 같다-같지 않다, null이다-null이 아니다' 등의 WHERE 조건절에서의 표현 [내부링크]
Oracle SQL Developer에서 WHERE 조건절, HAVING절에는 다양한 부등호, 같다-같지 않다,...
[오라클/SQL] WHERE 조건절의 사용 및 예시 : 데이터 필터링, 원하는 조건의 데이터만 출력하기 [내부링크]
SELECT * FROM 테이블이름 구문,SELECT 컬럼이름1, 컬럼이름2.. FROM 테이블이름 구문...
[오라클/SQL] --, /**/ - 1줄 주석 or 2줄 이상 블록주석 달기 [내부링크]
주석은 실행되지 않는 문장으로, 코드 중간에 필요한 코멘트/설명을 남길 때 사용합니다.주석은 한 줄로도 ...
[오라클/SQL] Alias, AS : 검색 결과의 컬럼에 별칭/별명/가칭을 붙여 테이블 조회하기 [내부링크]
SELECT FROM 구문을 이용해 데이터를 출력했을 때, 데이터에 따라서는 컬럼 이름이 단축되거나 ...
[오라클/SQL]DESCRIBE, DESC 구문 : 테이블의 구조 확인하기 [내부링크]
DESCRIBE 명령어는 어떤 테이블이 보유한 변수(variables, 또는 컬럼)가 어떤 것인지,그리고 해당 ...
[오라클/SQL] SELECT DISTINCT 구문 : 중복되지 않는 데이터 조회·종류 조회 [내부링크]
SELECT FROM 구문을 통해서 전체 컬럼/일부 컬럼의 데이터 전체를 조회할 수 있지만,중복되지 않...
[오라클/SQL] SELECT FROM 구문 : 테이블 내용 전체 or 특정 컬럼 내용 조회하기 [내부링크]
* scott 연습계정이 활성화되어 있고, SQL 디벨로퍼에 접속이 생성되어 있어야 합니다.먼저 scott 연습...
Oracle SQL Developer : SQL 워크시트 만들기 [내부링크]
먼저 오라클 SQL 디벨로퍼의 scott 연습계정, hr 연습계정이 활성화되어 있어야 하고,SQL 디벨로퍼에...
Oracle SQL Developer 환경설정 : UTF-8 인코딩, 글꼴 설정, 행 번호 표시, 테마(코드편집창 다크모드) 설정 [내부링크]
오라클 SQL 디벨로퍼의 '환경설정' 메뉴에서는 각종 편의 설정을 할 수 있습니다.상단 탭의 &...
Oracle SQL Developer 연습계정 접속 생성 방법 : scott 계정 / hr 계정 [내부링크]
지난 포스팅에서와 같이 명령 프롬프트 창을 통해서 Oracle SQL Developer의 연습계정을 활성화한 다...
[오라클/SQL] ORA-17002, ORA-12505 오류 해결 방법 : 1. Services / 2. 접속 재저장 [내부링크]
요청한 작업을 수행하는 중 오류 발생:IO오류 : The Network Adapter coupd not establish the connec...
[오라클/SQL] 연습계정 활성화하기 : scott 계정 / hr 계정 [내부링크]
오라클 SQL 디벨로퍼를 학습하려면, 처음부터 create, delete 명령어를 학습하는 것보다 연습계정을 사...
대한애국당 정미홍 초대 사무총장 소천 1주기 추모 현수막 (19.07.25) [내부링크]
우리공화당은 정미홍 초대 사무총장님의 자유 대한민국을 지키기 위한 헌신을 기억합니다.2019년 7월 25일...
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