[데이터 필터링 - 차집합 Not in 연산] 서브쿼리 기반의 데이터 필터링

포스팅 목차

23. Display the names of employees who are not working as managers.

* 관리자 역할(mgr 변수 기준)을 수행하지 않는 직원의 이름을 출력하시오.

파이썬 & R 패키지 호출 및 예제 데이터 생성 링크
[데이터 필터링 & 서브쿼리] 서브쿼리 기반의 데이터 필터링

Oracle : minus 연산자, not in 연산자, 상관 서브쿼리
파이썬 Pandas : not(~) 연산자, isin() 함수, np.isin() 함수, query() 함수
R 프로그래밍 : not(!) 연산자, %in% 연산자, which() 함수, substr() 연산자, dplyr::setdiff() 차집합 함수
R Dplyr Package : %in% 연산자, dplyr::anti_join() 차집합 함수
R sqldf Package : not in 연산자, 상관서브쿼리
Python pandasql Package : not in 연산자, 상관서브쿼리
R data.table Package : %in% 연산자, 셀프조인, nomatch 옵션, merge() 함수
SAS Proc SQL : not in 연산자, 상관서브쿼리, Left join 방식
SAS Data Step : Left join 방식의 Merge 구문
Python Dfply Package : filter_by 방식, .isin() 함수
파이썬 Base 프로그래밍 :

1. 오라클(Oracle)

1차적으로 관리자로 근무하는 사원을 선택 후 emp 테이블에서 관리자를 제외한 다른 사원을 추출한다.

Oracle Programming

select * from emp 
minus 
(select * from emp where empno in (select mgr from emp));

Oracle Programming

select * from emp 
where  empno not in (select mgr from emp where mgr is not null);

Oracle Programming

select * from emp e 
where  empno not in (select mgr from emp where e.empno=mgr);

2. 파이썬(Pandas)

isin 함수

isin 함수를 사용하여서 관리자 사원 번호를 선택 후, 물결(tilde) 모양의 NOT 연산자를 사용하여서 관리자를 제외한 다른 사원들의 정보를 추출한다.

Python Programming

emp[~emp['empno'].isin(emp['mgr']) ]

Results

	empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
0	7369	SMITH	CLERK	7902.0	1980/12/17	800	NaN	20
1	7499	ALLEN	SALESMAN	7698.0	1981/02/20	1600	300.0	30
2	7521	WARD	SALESMAN	7698.0	1981/02/22	1250	500.0	30
4	7654	MARTIN	SALESMAN	7698.0	1981/09/28	1250	1400.0	30
9	7844	TURNER	SALESMAN	7698.0	1981/09/08	1500	0.0	30
10	7876	ADAMS	CLERK	7788.0	1983/01/12	1100	NaN	20
11	7900	JAMES	CLERK	7698.0	1981/12/03	950	NaN	30
13	7934	MILLER	CLERK	7782.0	1982/01/23	1300	NaN	10

np.isin 함수

Python Programming

emp[~np.isin(emp['empno'],emp['mgr'])]

Results

	empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
0	7369	SMITH	CLERK	7902.0	1980/12/17	800	NaN	20
1	7499	ALLEN	SALESMAN	7698.0	1981/02/20	1600	300.0	30
2	7521	WARD	SALESMAN	7698.0	1981/02/22	1250	500.0	30
4	7654	MARTIN	SALESMAN	7698.0	1981/09/28	1250	1400.0	30
9	7844	TURNER	SALESMAN	7698.0	1981/09/08	1500	0.0	30
10	7876	ADAMS	CLERK	7788.0	1983/01/12	1100	NaN	20
11	7900	JAMES	CLERK	7698.0	1981/12/03	950	NaN	30
13	7934	MILLER	CLERK	7782.0	1982/01/23	1300	NaN	10

Python Programming

emp.loc[(~emp.empno.isin(emp['mgr'])) , ["ename"]]

Results

	ename
0	SMITH
1	ALLEN
2	WARD
4	MARTIN
9	TURNER
10	ADAMS
11	JAMES
13	MILLER

사원번호(empno)에서 해당 사원의 상위 관리자(mgr)의 사번을 제외한 사원들의 정보를 추출한다.

Python Programming

emp.query('empno not in mgr', engine='python')[['ename']]

Results

	empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
0	7369	SMITH	CLERK	7902.0	1980/12/17	800	NaN	20
1	7499	ALLEN	SALESMAN	7698.0	1981/02/20	1600	300.0	30
2	7521	WARD	SALESMAN	7698.0	1981/02/22	1250	500.0	30
4	7654	MARTIN	SALESMAN	7698.0	1981/09/28	1250	1400.0	30
9	7844	TURNER	SALESMAN	7698.0	1981/09/08	1500	0.0	30
10	7876	ADAMS	CLERK	7788.0	1983/01/12	1100	NaN	20
11	7900	JAMES	CLERK	7698.0	1981/12/03	950	NaN	30
13	7934	MILLER	CLERK	7782.0	1982/01/23	1300	NaN	10

3. R Programming (R Package)

사원번호(empno)에서 해당 사원의 상위 관리자(mgr)의 사번을 제외한 사원들의 정보를 추출한다.

R Programming

%%R

emp[!emp$empno %in% emp$mgr,"ename"]

Results

# A tibble: 8 x 1
  ename 
  <chr> 
1 SMITH 
2 ALLEN 
3 WARD  
4 MARTIN
5 TURNER
6 ADAMS 
7 JAMES 
8 MILLER

R Programming

%%R
emp[which(!emp$empno %in% emp$mgr), c("empno","ename") ]

Results

# A tibble: 8 x 2
  empno ename 
  <dbl> <chr> 
1  7369 SMITH 
2  7499 ALLEN 
3  7521 WARD  
4  7654 MARTIN
5  7844 TURNER
6  7876 ADAMS 
7  7900 JAMES 
8  7934 MILLER

R Programming

%%R
subset(emp,subset= (!empno %in% mgr) , select=c(empno,ename) )

Results

# A tibble: 8 x 2
  empno ename 
  <dbl> <chr> 
1  7369 SMITH 
2  7499 ALLEN 
3  7521 WARD  
4  7654 MARTIN
5  7844 TURNER
6  7876 ADAMS 
7  7900 JAMES 
8  7934 MILLER

R Programming

%%R

require(sqldf)
sqldf("select * from emp e where empno not in (select mgr from emp where e.empno=mgr)")

Results

  empno  ename      job  mgr   hiredate  sal comm deptno
1  7369  SMITH    CLERK 7902 1980-12-17  800   NA     20
2  7499  ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600  300     30
3  7521   WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250  500     30
4  7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400     30
5  7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-09-08 1500    0     30
6  7876  ADAMS    CLERK 7788 1983-01-12 1100   NA     20
7  7900  JAMES    CLERK 7698 1981-12-03  950   NA     30
8  7934 MILLER    CLERK 7782 1982-01-23 1300   NA     10

setdiff 차집합 함수

R Programming

%%R

dplyr::setdiff (emp,emp[emp$empno %in% emp$mgr ,])

Results

# A tibble: 8 x 8
  empno ename  job        mgr hiredate     sal  comm deptno
  <dbl> <chr>  <chr>    <dbl> <date>     <dbl> <dbl>  <dbl>
1  7369 SMITH  CLERK     7902 1980-12-17   800    NA     20
2  7499 ALLEN  SALESMAN  7698 1981-02-20  1600   300     30
3  7521 WARD   SALESMAN  7698 1981-02-22  1250   500     30
4  7654 MARTIN SALESMAN  7698 1981-09-28  1250  1400     30
5  7844 TURNER SALESMAN  7698 1981-09-08  1500     0     30
6  7876 ADAMS  CLERK     7788 1983-01-12  1100    NA     20
7  7900 JAMES  CLERK     7698 1981-12-03   950    NA     30
8  7934 MILLER CLERK     7782 1982-01-23  1300    NA     10

4. R Dplyr Package

%in%

R Programming

%%R

emp %>% filter( !empno %in% mgr ) %>% select(ename)

Results

# A tibble: 8 x 1
  ename 
  <chr> 
1 SMITH 
2 ALLEN 
3 WARD  
4 MARTIN
5 TURNER
6 ADAMS 
7 JAMES 
8 MILLER

dplyr::anti_join

R Programming

%%R

emp %>% dplyr::anti_join(emp, by = c("empno" = "mgr"))

Results

# A tibble: 8 x 8
  empno ename  job        mgr hiredate     sal  comm deptno
  <dbl> <chr>  <chr>    <dbl> <date>     <dbl> <dbl>  <dbl>
1  7369 SMITH  CLERK     7902 1980-12-17   800    NA     20
2  7499 ALLEN  SALESMAN  7698 1981-02-20  1600   300     30
3  7521 WARD   SALESMAN  7698 1981-02-22  1250   500     30
4  7654 MARTIN SALESMAN  7698 1981-09-28  1250  1400     30
5  7844 TURNER SALESMAN  7698 1981-09-08  1500     0     30
6  7876 ADAMS  CLERK     7788 1983-01-12  1100    NA     20
7  7900 JAMES  CLERK     7698 1981-12-03   950    NA     30
8  7934 MILLER CLERK     7782 1982-01-23  1300    NA     10

5. R sqldf Package

상호연관쿼리를 사용하여서 개별 사원의 차 상위 관리자를 제외한 사원들의 정보를 추출한다.

R Programming

%%R

require(sqldf)
sqldf("select * from emp e where empno not in (select mgr from emp where e.empno=mgr)")

Results

  empno  ename      job  mgr   hiredate  sal comm deptno
1  7369  SMITH    CLERK 7902 1980-12-17  800   NA     20
2  7499  ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600  300     30
3  7521   WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250  500     30
4  7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400     30
5  7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-09-08 1500    0     30
6  7876  ADAMS    CLERK 7788 1983-01-12 1100   NA     20
7  7900  JAMES    CLERK 7698 1981-12-03  950   NA     30
8  7934 MILLER    CLERK 7782 1982-01-23 1300   NA     10

6. Python pandasql Package

Python Programming

ps.sqldf("select * from emp e where empno not in (select mgr from emp where e.empno=mgr)")

Results

	empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno	hiredate_D	to_date	day_gap
0	7369	SMITH	CLERK	7902.0	1980/12/17	800	NaN	20	1980-12-17 00:00:00.000000	2020-09-10 09:45:49.454895	14512
1	7499	ALLEN	SALESMAN	7698.0	1981/02/20	1600	300.0	30	1981-02-20 00:00:00.000000	2020-09-10 09:45:49.454895	14447
2	7521	WARD	SALESMAN	7698.0	1981/02/22	1250	500.0	30	1981-02-22 00:00:00.000000	2020-09-10 09:45:49.454895	14445
3	7654	MARTIN	SALESMAN	7698.0	1981/09/28	1250	1400.0	30	1981-09-28 00:00:00.000000	2020-09-10 09:45:49.454895	14227
4	7844	TURNER	SALESMAN	7698.0	1981/09/08	1500	0.0	30	1981-09-08 00:00:00.000000	2020-09-10 09:45:49.454895	14247
5	7876	ADAMS	CLERK	7788.0	1983/01/12	1100	NaN	20	1983-01-12 00:00:00.000000	2020-09-10 09:45:49.454895	13756
6	7900	JAMES	CLERK	7698.0	1981/12/03	950	NaN	30	1981-12-03 00:00:00.000000	2020-09-10 09:45:49.454895	14161
7	7934	MILLER	CLERK	7782.0	1982/01/23	1300	NaN	10	1982-01-23 00:00:00.000000	2020-09-10 09:45:49.454895	14110

7. R data.table Package

사원번호(empno)에서 관리자(mgr)들의 사번을 제외한 사원들의 정보를 추출한다.

R Programming

%%R

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

DT[!empno %in% mgr , ]

Results

   empno  ename      job  mgr   hiredate  sal comm deptno
1:  7369  SMITH    CLERK 7902 1980-12-17  800   NA     20
2:  7499  ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600  300     30
3:  7521   WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250  500     30
4:  7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400     30
5:  7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-09-08 1500    0     30
6:  7876  ADAMS    CLERK 7788 1983-01-12 1100   NA     20
7:  7900  JAMES    CLERK 7698 1981-12-03  950   NA     30
8:  7934 MILLER    CLERK 7782 1982-01-23 1300   NA     10

emp 테이블을 사원번호와 관리자 사번을 기준으로 셀프 조인(Self Join)한 후에 관리자 사번이 존재하지 않는, 즉 관리자를 제외한 사원들의 정보를 추출한다.

R Programming

%%R

DT[DT, nomatch=NULL, on = .(empno = mgr), i_mgr := i.mgr][is.na(i_mgr),]

Results

    empno ename       job  mgr   hiredate  sal comm deptno i_mgr    x i.empno
 1:  7902  FORD   ANALYST 7566 1981-12-03 3000   NA     20  7902 7902    7369
 2:  7698 BLAKE   MANAGER 7839 1981-03-01 2850   NA     30  7698 7698    7499
 3:  7698 BLAKE   MANAGER 7839 1981-03-01 2850   NA     30  7698 7698    7521
 4:  7839  KING PRESIDENT   NA 1981-11-17 5000   NA     10  7839 7839    7566
 5:  7698 BLAKE   MANAGER 7839 1981-03-01 2850   NA     30  7698 7698    7654
 6:  7839  KING PRESIDENT   NA 1981-11-17 5000   NA     10  7839 7839    7698
 7:  7839  KING PRESIDENT   NA 1981-11-17 5000   NA     10  7839 7839    7782
 8:  7566 JONES   MANAGER 7839 1981-04-02 2975   NA     20  7566 7566    7788
 9:  7698 BLAKE   MANAGER 7839 1981-03-01 2850   NA     30  7698 7698    7844
10:  7788 SCOTT   ANALYST 7566 1982-12-09 3000   NA     20  7788 7788    7876
11:  7698 BLAKE   MANAGER 7839 1981-03-01 2850   NA     30  7698 7698    7900
12:  7566 JONES   MANAGER 7839 1981-04-02 2975   NA     20  7566 7566    7902
13:  7782 CLARK   MANAGER 7839 1981-01-09 2450   NA     10  7782 7782    7934
    i.ename    i.job i.hiredate i.sal i.comm i.deptno i.i_mgr  i.x
 1:   SMITH    CLERK 1980-12-17   800     NA       20      NA   NA
 2:   ALLEN SALESMAN 1981-02-20  1600    300       30      NA   NA
 3:    WARD SALESMAN 1981-02-22  1250    500       30      NA   NA
 4:   JONES  MANAGER 1981-04-02  2975     NA       20    7566 7566
 5:  MARTIN SALESMAN 1981-09-28  1250   1400       30      NA   NA
 6:   BLAKE  MANAGER 1981-03-01  2850     NA       30    7698 7698
 7:   CLARK  MANAGER 1981-01-09  2450     NA       10    7782 7782
 8:   SCOTT  ANALYST 1982-12-09  3000     NA       20    7788 7788
 9:  TURNER SALESMAN 1981-09-08  1500      0       30      NA   NA
10:   ADAMS    CLERK 1983-01-12  1100     NA       20      NA   NA
11:   JAMES    CLERK 1981-12-03   950     NA       30      NA   NA
12:    FORD  ANALYST 1981-12-03  3000     NA       20    7902 7902
13:  MILLER    CLERK 1982-01-23  1300     NA       10      NA   NA

emp 테이블을 사원번호와 관리자 사번을 기준으로 셀프 조인(Self Join)한 후에 관리자 사번이 존재하지 않는, 즉 관리자를 제외한 사원들의 정보를 추출한다. suffixes = c("", ".y") 을 사용하여서 왼쪽 테이블의 변수명은 emp원본 테이블의 변수명을 부여하고, 오른쪽 테이블의 변수명에는 접미어(".y")를 추가하여서 테이블을 조인한다.

조인된 테이블에서 오른쪽 테이블의 정보가 존재하지 않는 관측치를 선택하고, colnames(DT) 를 사용하여서 변수명이 원본테이블과 동일한 좌측 테이블의 변수를 선택한다.

R Programming

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

merge(DT, DT, by.x="empno", by.y="mgr", all.x = TRUE,  suffixes = c("", ".y"))[is.na(empno.y), colnames(DT), with=FALSE ]

Results

    empno ename.x     job.x  mgr hiredate.x sal.x comm.x deptno.x empno.y
 1:  7369   SMITH     CLERK 7902 1980-12-17   800     NA       20      NA
 2:  7499   ALLEN  SALESMAN 7698 1981-02-20  1600    300       30      NA
 3:  7521    WARD  SALESMAN 7698 1981-02-22  1250    500       30      NA
 4:  7566   JONES   MANAGER 7839 1981-04-02  2975     NA       20    7788
 5:  7566   JONES   MANAGER 7839 1981-04-02  2975     NA       20    7902
 6:  7654  MARTIN  SALESMAN 7698 1981-09-28  1250   1400       30      NA
 7:  7698   BLAKE   MANAGER 7839 1981-03-01  2850     NA       30    7499
 8:  7698   BLAKE   MANAGER 7839 1981-03-01  2850     NA       30    7521
 9:  7698   BLAKE   MANAGER 7839 1981-03-01  2850     NA       30    7654
10:  7698   BLAKE   MANAGER 7839 1981-03-01  2850     NA       30    7844
11:  7698   BLAKE   MANAGER 7839 1981-03-01  2850     NA       30    7900
12:  7782   CLARK   MANAGER 7839 1981-01-09  2450     NA       10    7934
13:  7788   SCOTT   ANALYST 7566 1982-12-09  3000     NA       20    7876
14:  7839    KING PRESIDENT   NA 1981-11-17  5000     NA       10    7566
15:  7839    KING PRESIDENT   NA 1981-11-17  5000     NA       10    7698
16:  7839    KING PRESIDENT   NA 1981-11-17  5000     NA       10    7782
17:  7844  TURNER  SALESMAN 7698 1981-09-08  1500      0       30      NA
18:  7876   ADAMS     CLERK 7788 1983-01-12  1100     NA       20      NA
19:  7900   JAMES     CLERK 7698 1981-12-03   950     NA       30      NA
20:  7902    FORD   ANALYST 7566 1981-12-03  3000     NA       20    7369
21:  7934  MILLER     CLERK 7782 1982-01-23  1300     NA       10      NA
    empno ename.x     job.x  mgr hiredate.x sal.x comm.x deptno.x empno.y
    ename.y    job.y hiredate.y sal.y comm.y deptno.y
 1:    <NA>     <NA>       <NA>    NA     NA       NA
 2:    <NA>     <NA>       <NA>    NA     NA       NA
 3:    <NA>     <NA>       <NA>    NA     NA       NA
 4:   SCOTT  ANALYST 1982-12-09  3000     NA       20
 5:    FORD  ANALYST 1981-12-03  3000     NA       20
 6:    <NA>     <NA>       <NA>    NA     NA       NA
 7:   ALLEN SALESMAN 1981-02-20  1600    300       30
 8:    WARD SALESMAN 1981-02-22  1250    500       30
 9:  MARTIN SALESMAN 1981-09-28  1250   1400       30
10:  TURNER SALESMAN 1981-09-08  1500      0       30
11:   JAMES    CLERK 1981-12-03   950     NA       30
12:  MILLER    CLERK 1982-01-23  1300     NA       10
13:   ADAMS    CLERK 1983-01-12  1100     NA       20
14:   JONES  MANAGER 1981-04-02  2975     NA       20
15:   BLAKE  MANAGER 1981-03-01  2850     NA       30
16:   CLARK  MANAGER 1981-01-09  2450     NA       10
17:    <NA>     <NA>       <NA>    NA     NA       NA
18:    <NA>     <NA>       <NA>    NA     NA       NA
19:    <NA>     <NA>       <NA>    NA     NA       NA
20:   SMITH    CLERK 1980-12-17   800     NA       20
21:    <NA>     <NA>       <NA>    NA     NA       NA
    ename.y    job.y hiredate.y sal.y comm.y deptno.y

8. SAS Proc SQL

SAS Programming

%%SAS sas

PROC SQL;
  CREATE TABLE STATSAS_1 AS
    SELECT * 
    FROM   EMP 
    WHERE  EMPNO NOT IN (SELECT MGR FROM EMP WHERE MGR IS NOT NULL);
QUIT;

PROC PRINT DATA=STATSAS_1(OBS=3);RUN;

Results

OBS	empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
1	7369	SMITH	CLERK	7902	1980-12-17	800	.	20
2	7499	ALLEN	SALESMAN	7698	1981-02-20	1600	300	30
3	7521	WARD	SALESMAN	7698	1981-02-22	1250	500	30

SAS Programming

%%SAS sas

PROC SQL;
  CREATE TABLE STATSAS_12 AS
    SELECT * 
    FROM   EMP E 
    WHERE  EMPNO NOT IN (SELECT MGR FROM EMP WHERE E.EMPNO=MGR);
QUIT;

PROC PRINT DATA=STATSAS_12(OBS=3);RUN;

Results

OBS	empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
1	7369	SMITH	CLERK	7902	1980-12-17	800	.	20
2	7499	ALLEN	SALESMAN	7698	1981-02-20	1600	300	30
3	7521	WARD	SALESMAN	7698	1981-02-22	1250	500	30

SAS Programming

%%SAS sas

PROC SQL;
  CREATE TABLE STATSAS_13 AS
    SELECT A.* 
    FROM   EMP A
           LEFT JOIN (SELECT distinct MGR FROM EMP) b
                ON A.EMPNO = B.MGR
    WHERE B.MGR = .;
QUIT;
PROC PRINT DATA=STATSAS_13;RUN;

9. SAS Data Step

SAS Programming

%%SAS sas

DATA EMP1;
 SET EMP;
     RENAME EMPNO = EMP_KEY;
RUN;
PROC SORT DATA=EMP1;
     BY    EMP_KEY;
RUN;

DATA EMP2;
 SET EMP;
     RENAME MGR = EMP_KEY;
RUN;
PROC SORT DATA=EMP2;
     BY    EMP_KEY;
RUN;

DATA STATSAS_2;
 MERGE EMP1(IN=A) EMP2(IN=B);
     BY EMP_KEY;
     IF A AND B=0;  * IF A=1 AND B=0 THEN OUTPUT STATSAS_2;
     DROP EMPNO;
RUN;

PROC PRINT DATA=STATSAS_2(OBS=3);RUN;

Results

OBS	EMP_KEY	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
1	7369	SMITH	CLERK	7902	1980-12-17	800	.	20
2	7499	ALLEN	SALESMAN	7698	1981-02-20	1600	300	30
3	7521	WARD	SALESMAN	7698	1981-02-22	1250	500	30

10. Python Dfply Package

filter_by & mask

Python Programming

emp >> filter_by( ~ X.empno.isin(X.mgr) )

Results

	empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
0	7369	SMITH	CLERK	7902.0	1980/12/17	800	NaN	20
1	7499	ALLEN	SALESMAN	7698.0	1981/02/20	1600	300.0	30
2	7521	WARD	SALESMAN	7698.0	1981/02/22	1250	500.0	30
4	7654	MARTIN	SALESMAN	7698.0	1981/09/28	1250	1400.0	30
9	7844	TURNER	SALESMAN	7698.0	1981/09/08	1500	0.0	30
10	7876	ADAMS	CLERK	7788.0	1983/01/12	1100	NaN	20
11	7900	JAMES	CLERK	7698.0	1981/12/03	950	NaN	30
13	7934	MILLER	CLERK	7782.0	1982/01/23	1300	NaN	10

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

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[데이터 필터링 - 차집합 Not in 연산] 서브쿼리 기반의 데이터 필터링 - 23 (오라클 SQL, R, Python, SAS)

23. Display the names of employees who are not working as managers.

1. 오라클(Oracle)

2. 파이썬(Pandas)

isin 함수

np.isin 함수

3. R Programming (R Package)

setdiff 차집합 함수

4. R Dplyr Package

%in%

dplyr::anti_join

5. R sqldf Package

6. Python pandasql Package

7. R data.table Package

8. SAS Proc SQL

9. SAS Data Step

10. Python Dfply Package

filter_by & mask

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[데이터 필터링 - 차집합 Not in 연산] 서브쿼리 기반의 데이터 필터링 - 23 (오라클 SQL, R, Python, SAS)

23. Display the names of employees who are not working as managers.

1. 오라클(Oracle)

2. 파이썬(Pandas)

isin 함수

np.isin 함수

3. R Programming (R Package)

setdiff 차집합 함수

4. R Dplyr Package

%in%

dplyr::anti_join

5. R sqldf Package

6. Python pandasql Package

7. R data.table Package

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