[관측치 선택] 복수의 조건문을 만족하는 관측치 출력 - 8

 

8. Display the names of all employees working as clerks and drawing a salary more than 3000.

 

* 사무원(CLERK)으로 근무하고 있는 사원 중에서 급여가 1000 이상인 사원의 이름을 출력하시오.

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• 파이썬 & R 패키지 호출 및 예제 데이터 생성 링크
• [관측치 선택(데이터 Subset)] 복수의 조건문을 만족하는 관측치 출력

Oracle : where 구문 파이썬 Pandas : 행 인덱싱, query 구문 R 프로그래밍 : 행 인덱싱, which 구문, subset 구문 R Dplyr Package : filter 구문 R sqldf Package : where 구문 Python pandasql Package : where 구문 R data.table Package : 행 인덱싱 SAS Proc SQL : where 구문 SAS Data Step : where 구문, IF 구문 Python Dfply Package : filter_by 구문, mask 구문 파이썬 Base 프로그래밍 :

 

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1. 오라클(Oracle)

 

Oracle Programming

select ename 
from   emp 
where  job= 'CLERK' 
  and  sal>1000;

 

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2. 파이썬(Pandas)

emp 테이블에서 직책이 사무원(CLERK)이고, 급여가 1000 초과하는 사원을 선택한다.

Python Programming

emp[ (emp['job'] == "CLERK") & (emp["sal"] > 1000) ][['ename']]

 

Results

	ename
10	ADAMS
13	MILLER

 

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emp.loc[(emp.job == "CLERK") & (emp.sal >1000) , ["ename"]]

 

Results

	ename
10	ADAMS
13	MILLER

 

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Query구문을 사용하여서 emp 테이블에서 직책이 사무원(CLERK)으로 근무하고 급여가 1000 초과하는 사원을 선택한다.

Python Programming

emp.query('job == "CLERK" & sal > 1000')[["ename"]]

 

Results

	ename
10	ADAMS
13	MILLER

 

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3. R Programming (R Package)

emp 테이블에서 직책이 사무원(CLERK)으로 근무하고 급여가 1000 초과하는 사원을 선택한다.

R Programming

%%R
emp[emp$job == "CLERK" & emp$sal > 1000 , c("ename") ]

 

Results

# A tibble: 2 x 1
  ename 
  <chr> 
1 ADAMS 
2 MILLER

 

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Which구문을 사용하여서 emp 테이블에서 직책이 사무원(CLERK)으로 근무하고 급여가 1000 초과하는 사원을 선택한다.

R Programming

%%R
emp[which(emp$job == "CLERK" & emp$sal > 1000), c("ename") ]

 

Results

# A tibble: 2 x 1
  ename 
  <chr> 
1 ADAMS 
2 MILLER

 

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Subset 구문을 사용하여서 emp 테이블에서 직책이 사무원(CLERK)으로 근무하고 급여가 1000 초과하는 사원을 선택한다.

R Programming

%%R
subset(emp,subset= (job == "CLERK" & sal >1000) , select=ename)

 

Results

# A tibble: 2 x 1
  ename 
  <chr> 
1 ADAMS 
2 MILLER

 

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4. R Dplyr Package

Filter 구문을 사용하여서 emp 테이블에서 직책이 사무원(CLERK)으로 근무하고 급여가 1000 초과하는 사원을 선택한다.

R Programming

%%R
emp %>% filter(job == "CLERK" & sal > 1000) %>% dplyr::select(ename)

 

Results

# A tibble: 2 x 1
  ename 
  <chr> 
1 ADAMS 
2 MILLER

 

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5. R sqldf Package

emp 테이블에서 직책이 사무원(CLERK)이고, 급여가 1000 초과하는 사원을 선택한다.

R Programming

%%R

require(sqldf)
sqldf("select ename from emp where job= 'CLERK' and sal>1000")

 

Results

   ename
1  ADAMS
2 MILLER

 

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6. Python pandasql Package

emp 테이블에서 직책이 사무원(CLERK)이고, 급여가 1000 초과하는 사원을 선택한다.

Python Programming

ps.sqldf("select ename from emp where job= 'CLERK' and sal>1000")

 

Results

	ename
0	ADAMS
1	MILLER

 

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7. R data.table Package

emp 테이블에서 직책이 사무원(CLERK)이고, 급여가 1000 초과하는 사원을 선택한다.

R Programming

%%R

DT          <- data.table(emp)
dept_DT     <- data.table(dept)

DT[ job == "CLERK" & sal > 1000 , .( ename )]

 

Results

    ename
1:  ADAMS
2: MILLER

 

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8. SAS Proc SQL

 

SAS Programming

%%SAS sas

PROC SQL;
  create table statsas_1 as
    select ENAME
    from   emp
    where job = 'CLERK' 
      and sal > 1000;
QUIT;
PROC PRINT;RUN;

 

Results

OBS	ename
1	ADAMS
2	MILLER

 

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9. SAS Data Step

 

SAS Programming

%%SAS sas

DATA statsas_2;
 SET EMP;
     keep ename;
     where job = 'CLERK' 
      and sal > 1000;
RUN;
PROC PRINT;RUN;

 

Results

OBS	ename
1	ADAMS
2	MILLER

 

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10. Python Dfply Package

 

Python Programming

emp >> filter_by(X.job == "CLERK" , X.sal > 1000) >> select(X.ename)

 

Results

	ename
10	ADAMS
13	MILLER

 

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Python Programming

emp >> mask(X.job == "CLERK" , X.sal > 1000) >> select(X.ename)

 

Results

	ename
10	ADAMS
13	MILLER

 

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[SQL, Pandas, R Prog, Dplyr, SQLDF, PANDASQL, DATA.TABLE]   SQL EMP 예제로 만나는 테이블 데이터 처리 방법 리스트