포스팅 목차
64. Display the names of employees in lower case.
* 직원의 이름을 소문자로 변경하여 출력하시오.
- [데이터 정렬] 수치형 데이터를 기준으로 내림차순 정렬
- [문자 함수] 문자 소문자 변환
|
1. Oracle(오라클)
- Lower 함수를 사용하여서 직원 이름을 소문자로 변환한다.
Oracle Programming |
select ename,
lower(ename) ename_lower
from emp;
2. Python Pandas(파이썬)
- lower() 함수는 직원명을 소문자로 변환한다.
Python Programming |
import copy
withmooc = copy.copy(emp)
withmooc
withmooc['ename_lower'] = withmooc['ename'].str.lower()
display(withmooc.head())
Results |
empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | comm | deptno | ename_lower | |
0 | 7369 | SMITH | CLERK | 7902.0 | 1980/12/17 | 800 | NaN | 20 | smith |
1 | 7499 | ALLEN | SALESMAN | 7698.0 | 1981/02/20 | 1600 | 300.0 | 30 | allen |
2 | 7521 | WARD | SALESMAN | 7698.0 | 1981/02/22 | 1250 | 500.0 | 30 | ward |
3 | 7566 | JONES | MANAGER | 7839.0 | 1981/04/02 | 2975 | NaN | 20 | jones |
4 | 7654 | MARTIN | SALESMAN | 7698.0 | 1981/09/28 | 1250 | 1400.0 | 30 | martin |
3. R Programming (R Package)
- tolower 함수는 직원명을 소문자로 변환한다.
R Programming |
%%R
withmooc <- emp
withmooc['ename_lower'] = lapply(withmooc['ename'],tolower)
head(withmooc)
Results |
# A tibble: 6 x 9
empno ename job mgr hiredate sal comm deptno ename_lower
<dbl> <chr> <chr> <dbl> <date> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800 NA 20 smith
2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600 300 30 allen
3 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250 500 30 ward
4 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975 NA 20 jones
5 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400 30 martin
6 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-03-01 2850 NA 30 blake
4. R Dplyr Package
- tolower 함수는 직원명을 소문자로 변환한다. mutate() 함수를 사용하여서 신규 변수를 생성한다.
R Programming |
%%R
emp %>%
dplyr::mutate(ename_lower = tolower(ename)) %>%
head()
Results |
# A tibble: 6 x 9
empno ename job mgr hiredate sal comm deptno ename_lower
<dbl> <chr> <chr> <dbl> <date> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800 NA 20 smith
2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600 300 30 allen
3 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250 500 30 ward
4 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975 NA 20 jones
5 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400 30 martin
6 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-03-01 2850 NA 30 blake
5. R sqldf Package
- Lower 함수를 사용하여서 직원 이름을 소문자로 변환한다.
R Programming |
%%R
sqldf("select lower(ename) ename_lower from emp;") %>% head()
Results |
ename_lower
1 smith
2 allen
3 ward
4 jones
5 martin
6 blake
6. Python pandasql Package
- Lower 함수를 사용하여서 직원 이름을 소문자로 변환한다.
Python Programming |
ps.sqldf("select lower(ename) ename_lower from emp;").head()
Results |
ename_lower | |
0 | smith |
1 | allen |
2 | ward |
3 | jones |
4 | martin |
7. R data.table Package
- stringr::str_to_lower 함수는 직원명을 소문자로 변환하고, stringr::str_to_upper 함수는 대문자로 변환한다.
R Programming |
%%R
DT <- data.table(emp)
DT[,ename_lower := str_to_lower(ename)][1:5, ]
Results |
empno ename job mgr hiredate sal comm deptno ename_lower
1: 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800 NA 20 smith
2: 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600 300 30 allen
3: 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250 500 30 ward
4: 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975 NA 20 jones
5: 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400 30 martin
8. SAS Proc SQL
- Lower 함수를 사용하여서 직원 이름을 소문자로 변환한다.
SAS Programming |
%%SAS sas
PROC SQL;
CREATE TABLE STATSAS_1 AS
select lower(ename) as ename_lower
from emp;
QUIT;
PROC PRINT data=STATSAS_1(obs=3);RUN;
Results |
OBS | ename_lower |
1 | smith |
2 | allen |
3 | ward |
9. SAS Data Step
- Lower 함수를 사용하여서 직원 이름을 소문자로 변환한다.
SAS Programming |
%%SAS sas
DATA STATSAS_2;
SET emp;
ename_lowcase = lowcase(ename);
ename_upper = upcase(ename_lowcase);
keep ename ename_lowcase ename_upper;
RUN;
PROC PRINT data=STATSAS_2(obs=3);RUN;
Results |
OBS | ename | ename_lowcase | ename_upper |
1 | SMITH | smith | SMITH |
2 | ALLEN | allen | ALLEN |
3 | WARD | ward | WARD |
10. Python Dfply Package
- Lower() 함수를 사용하여서 직원 이름을 소문자로 변환한다.
Python Programming |
emp >> mutate(ename_lower = X.ename.str.lower()) >> head(5)
Results |
empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | comm | deptno | ename_lower | |
0 | 7369 | SMITH | CLERK | 7902.0 | 1980/12/17 | 800 | NaN | 20 | smith |
1 | 7499 | ALLEN | SALESMAN | 7698.0 | 1981/02/20 | 1600 | 300.0 | 30 | allen |
2 | 7521 | WARD | SALESMAN | 7698.0 | 1981/02/22 | 1250 | 500.0 | 30 | ward |
3 | 7566 | JONES | MANAGER | 7839.0 | 1981/04/02 | 2975 | NaN | 20 | jones |
4 | 7654 | MARTIN | SALESMAN | 7698.0 | 1981/09/28 | 1250 | 1400.0 | 30 | martin |
[ 다양한 데이터 전처리 방법 목록 링크] SQL, Pandas, R Prog, Dplyr, SQLDF, PANDASQL, DATA.TABLE
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