[Python] Pandas - DataFrame 관련 메서드
참고글[Python] Pandas - Series [Python] Pandas - DataFrame[Python] DataFrame 그룹 함수 적용(map,apply,applymap) # 행/열 전치 (T 메서드)fruits.T 0 1 2 3nameapplemango bananacherryprice2000 150 500 400qty 5 4 10 NaN # 연산 (add, sub, div, mul 메서드)# NA 처리 가능한 연산 메서드 df1 = DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[10,NA,20]})a b0 1 10.01 2 NaN2 3 20.0 df2 = DataFrame({'b':[1,2,3], 'c':[10,NA,20]}, index = [0,1,3])b c0 1 10.01 2 N..
[SQL] 서브쿼리의 모든 것 - Sub Query, Inline View, Scalar, Multi Column
쿼리 안에 또 다른 쿼리 - Sub Query SELECT col1, (SELECT ...) -- 스칼라 서브쿼리(Scalar Sub Query): 하나의 컬럼처럼 사용 (표현 용도) FROM (SELECT ...) -- 인라인 뷰(Inline View): 하나의 테이블처럼 사용 (테이블 대체 용도) WHERE col = (SELECT ...) -- 일반 서브쿼리: 하나의 변수(상수)처럼 사용 (서브쿼리의 결과에 따라 달라지는 조건절) 1) Inline view (인라인 뷰) 먼저, FROM 절에 사용하는 서브쿼리부터 살펴볼까요? 위의 설명처럼 인라인 뷰는 SELECT 절의 결과를 FROM 절에서 하나의 테이블처럼 사용하고 싶을 때 사용합니다. 기존 단일 쿼리로는 '테이블에서 각 부서별 최대 연봉' 까지..