[데이터 필터링 & 서브쿼리] 서브쿼리 기반의 데이터 필터링 - 24 (오라클 SQL, R, Python, SAS)

24. Display the names of employees who are not working as SALESMAN or CLERK or ANALYST.

 

* 판매직, 사무직 또는 분석직 이 외의 직원 이름을 출력하시오.

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

Oracle : not in 연산자 파이썬 Pandas : not(~) 연산자, isin() 함수, 슬라이싱(Slicing), .query(), not in 연산자 R 프로그래밍 : not(!) 연산자, %in% 연산자, which() 함수, subset() 구문 R Dplyr Package : filter() 함수, %in%, %nin% 연산자 R sqldf Package : not in 연산자 Python pandasql Package : not in 연산자 R data.table Package : %in% 연산자 SAS Proc SQL : not in 연산자 SAS Data Step : not in 연산자 Python Dfply Package : filter_by(), mask() 함수, isin() 함수 파이썬 Base 프로그래밍 :

 

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1. 오라클(Oracle)

• emp테이블에서 not in 연산자를 사용하여서 판매직,사무직,분석직을 제외한 사원 정보를 추출한다.

Oracle Programming

select ename from emp 
where  job not in ('CLERK','SALESMAN','ANALYST');

 

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2. 파이썬(Pandas)

• 3개 직무에 해당하는 관측치를 제외("~")한 사원 정보를 추출한다.

Python Programming

emp[~emp['job'].isin(['CLERK','SALESMAN','ANALYST']) ]

 

Results

	empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
3	7566	JONES	MANAGER	7839.0	1981/04/02	2975	NaN	20
5	7698	BLAKE	MANAGER	7839.0	1981/03/01	2850	NaN	30
6	7782	CLARK	MANAGER	7839.0	1981/01/09	2450	NaN	10
8	7839	KING	PRESIDENT	NaN	1981/11/17	5000	NaN	10

 

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Python Programming

emp.loc[(~emp.job.isin(['CLERK','SALESMAN','ANALYST'])) , ["ename"]]

 

Results

	ename
3	JONES
5	BLAKE
6	CLARK
8	KING

 

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Python Programming

emp.query('job not in (["CLERK","SALESMAN","ANALYST"])', engine='python')[['ename']]

 

Results

	ename
3	JONES
5	BLAKE
6	CLARK
8	KING

 

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3. R Programming (R Package)

%in% 연산자를 사용하여서 3개 직무에 해당하는 관측치를 1차적으로 선택하고, NOT 연산자 "!"를 사용하여서 3개 직무 이외에 해당하는 관측치를 선택한다.

R Programming

%%R

emp[!emp$job %in% c('CLERK','SALESMAN','ANALYST'),"ename"] 

 

Results

# A tibble: 4 x 1
  ename
  <chr>
1 JONES
2 BLAKE
3 CLARK
4 KING 

 

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R Programming

%%R
emp[which(!emp$job %in% c('CLERK','SALESMAN','ANALYST')), c("empno","ename") ]

 

Results

# A tibble: 4 x 2
  empno ename
  <dbl> <chr>
1  7566 JONES
2  7698 BLAKE
3  7782 CLARK
4  7839 KING 

 

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R Programming

%%R
subset(emp,subset= (!job %in% c('CLERK','SALESMAN','ANALYST')) , select=c(empno,ename) )

 

Results

# A tibble: 4 x 2
  empno ename
  <dbl> <chr>
1  7566 JONES
2  7698 BLAKE
3  7782 CLARK
4  7839 KING 

 

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4. R Dplyr Package

 

R Programming

%%R

emp %>% filter( !job %in% c('CLERK','SALESMAN','ANALYST') ) %>% dplyr::select(ename)

 

Results

# A tibble: 4 x 1
  ename
  <chr>
1 JONES
2 BLAKE
3 CLARK
4 KING 

 

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• Hmisc 패키지의 Not In 연산자("%nin%")를 사용하여서 3개 직무를 제외한 사원 정보를 추출한다.

R Programming

%%R
library(Hmisc)

emp %>% filter( job %nin% c('CLERK','SALESMAN','ANALYST') ) %>% dplyr::select(ename)

 

Results

# A tibble: 4 x 1
  ename
  <chr>
1 JONES
2 BLAKE
3 CLARK
4 KING 

 

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5. R sqldf Package

• not in 연산자를 사용하여서 3개 직무를 제외한 사원 정보를 추출한다.

R Programming

%%R

require(sqldf)
sqldf("select ename from emp where job not in ('CLERK','SALESMAN','ANALYST')")

 

Results

  ename
1 JONES
2 BLAKE
3 CLARK
4  KING

 

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6. Python pandasql Package

• not in 연산자를 사용하여서 3개 직무를 제외한 사원 정보를 추출한다.

Python Programming

ps.sqldf("select ename from emp where job not in ('CLERK','SALESMAN','ANALYST')")

 

Results

	ename
0	JONES
1	BLAKE
2	CLARK
3	KING

 

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7. R data.table Package

%in% 연산자를 사용하여서 3개 직무에 해당하는 관측치를 1차적으로 선택하고, NOT 연산자 "!"를 사용하여서 3개 직무를 제외한 관측치를 선택한다.

%%R

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

DT[!(job %in% c("CLERK", "SALESMAN", "ANALYST")), .(ename)]

 

Results

   ename
1: JONES
2: BLAKE
3: CLARK
4:  KING

 

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8. SAS Proc SQL

 

SAS Programming

%%SAS sas

PROC SQL;
  CREATE TABLE STATSAS_1 AS
    SELECT A.*
    FROM   EMP A
    where job not in ('CLERK','SALESMAN','ANALYST');
QUIT;
PROC PRINT DATA=STATSAS_1;RUN;

 

Results

OBS	empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
1	7566	JONES	MANAGER	7839	1981-04-02	2975	.	20
2	7698	BLAKE	MANAGER	7839	1981-03-01	2850	.	30
3	7782	CLARK	MANAGER	7839	1981-01-09	2450	.	10
4	7839	KING	PRESIDEN	.	1981-11-17	5000	.	10

 

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9. SAS Data Step

 

SAS Programming

%%SAS sas

DATA STATSAS_2;
 SET EMP;
     where job not in ('CLERK','SALESMAN','ANALYST');
RUN;

PROC PRINT;RUN;

 

Results

OBS	empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
1	7566	JONES	MANAGER	7839	1981-04-02	2975	.	20
2	7698	BLAKE	MANAGER	7839	1981-03-01	2850	.	30
3	7782	CLARK	MANAGER	7839	1981-01-09	2450	.	10
4	7839	KING	PRESIDEN	.	1981-11-17	5000	.	10

 

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10. Python Dfply Package

 

Python Programming

emp >> filter_by( ~ X.job.isin(['CLERK','SALESMAN','ANALYST']) )

 

Results

	empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
3	7566	JONES	MANAGER	7839.0	1981/04/02	2975	NaN	20
5	7698	BLAKE	MANAGER	7839.0	1981/03/01	2850	NaN	30
6	7782	CLARK	MANAGER	7839.0	1981/01/09	2450	NaN	10
8	7839	KING	PRESIDENT	NaN	1981/11/17	5000	NaN	10

 

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Python Programming

emp >> mask( ~ X.job.isin(['CLERK','SALESMAN','ANALYST']) )

 

Results

	empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
3	7566	JONES	MANAGER	7839.0	1981/04/02	2975	NaN	20
5	7698	BLAKE	MANAGER	7839.0	1981/03/01	2850	NaN	30
6	7782	CLARK	MANAGER	7839.0	1981/01/09	2450	NaN	10
8	7839	KING	PRESIDENT	NaN	1981/11/17	5000	NaN	10

 

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