지방이의 Data Science Lab

[SQL] NTILE( )

1 2 3 SELECT first_name, email, salary, department, NTILE(5) OVER(PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) FROM employees
카테고리 없음 2020. 9. 8. 17:27
[python] 리스트 특성

1. list와 [ ]의 차이점 (1) list에는 int를 담을 수 없으나 [ ]에는 가능함 1 2 3 4 5 6 myinput = int(33) print(list(myinput)) # TypeError print([myinput]) # [33] (2) string 상태를 list에 담으면 33 -> 3, 3인상태로 담겨지고, [ ]에 담으면 그대로 담김 1 2 3 4 5 6 myinput = int(33) print(list(str(myinput))) # ['3', '3'] print([str(myinput)]) # ['33'] 2. list와 [ ]의 공통점 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 mylist = ['33'] print(''.join(mylist)) # 33 mylist ..
Data Analysis/Codility 2020. 9. 7. 10:15
[Python] Datetime Review

#1. Datetime Review 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 from datetime import datetime my_year = 2017 my_month = 1 my_day = 2 my_hour = 13 my_minute = 30 my_second = 15 # 2017년 1월 2일 my_date = datetime(my_year,my_month,my_day) # [1] datetime.datetime(2017, 1, 2, 0, 0) # 2017년 1월 2일 13:30:15 my_date_time = datetime(my_year,my_month,my_day,my_hour,my_minute,my_second) # [1] datetime.datetime(..
Data Analysis/Time Series 2020. 8. 9. 12:48
[R] 데이터 string 부분 매칭되는 row 불러오기

1 2 3 4 library(stringr) library(dplyr) CO2 %>% filter(str_detect(Treatment, "non") 코드 해석: CO2데이터의 Treatment 열에 'non'이라는 글자를 포함하면 그 row들을 불러와라.
Data Analysis/깨R지식 2020. 8. 2. 20:05
[python] 리스트를 카운트해서 dictionary를 만들어보기

방법은 두가지가 있다. (1) try/except를 통해서 직접 만들기 (2) count 기능 사용해서 카운트 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 #첫번째 방법 A = [1, 9, 6, 3, 3, 1, 7, 6, 9] dict_ = {} for i in A: try: dict_[i] += 1 except: dict_[i] = 1 dict_ #두번째 방법 A = [1, 9, 6, 3, 3, 1, 7, 6, 9] d = {x:A.count(x) for x in A} d
Data Analysis/Codility 2020. 8. 1. 22:15
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