포스팅 목차
73. Display empno, ename, deptno from EMP table. Instead of display department numbers display the related department name (use decode function).
* 부서번호에 해당하는 부서명을 출력하시오. (decode 함수, case when)
- 파이썬 & R 패키지 호출 및 예제 데이터 생성 링크
- [조건구문] 코드테이블 결합과 조건문
|
1. Oracle(오라클)
- deptno 테이블을 결합하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| Oracle Programming |
select e.empno, e.ename, d.dname
from emp e,
dept d
where e.deptno = d.deptno
decode 함수를 사용하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 작성 후 검색하여서 해당하는 부서명 출력한다.
| Oracle Programming |
SELECT E.EMPNO,E.ENAME,DECODE(E.DEPTNO,10,'ACCOUNTING',20,'RESEARCH',30,'SALES',40,'OPERATIONS') dname
FROM EMP E;
2. Python Pandas(파이썬)
- deptno 테이블을 결합하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| Python Programming |
pd.merge(emp, dept, left_on='deptno', right_on='deptno', how='left')[["empno","ename","dname"]].head()
| Results |
| empno | ename | dname | |
| 0 | 7369 | SMITH | RESEARCH |
| 1 | 7499 | ALLEN | SALES |
| 2 | 7521 | WARD | SALES |
| 3 | 7566 | JONES | RESEARCH |
| 4 | 7654 | MARTIN | SALES |
np.select 함수를 사용하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다. 조건을 비교하여서 대응되는 값을 선택하여 출력한다.
| Python Programming |
import copy
withmooc = copy.copy(emp)
withmooc
withmooc['dname'] = np.select( [ withmooc['deptno'] == 10,
withmooc['deptno'] == 20,
withmooc['deptno'] == 30,
withmooc['deptno'] == 40 ],
['ACCOUNTING','RESEARCH','SALES','OPERATIONS'] )
withmooc.head()
| Results |
| empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | comm | deptno | dname | |
| 0 | 7369 | SMITH | CLERK | 7902.0 | 1980/12/17 | 800 | NaN | 20 | RESEARCH |
| 1 | 7499 | ALLEN | SALESMAN | 7698.0 | 1981/02/20 | 1600 | 300.0 | 30 | SALES |
| 2 | 7521 | WARD | SALESMAN | 7698.0 | 1981/02/22 | 1250 | 500.0 | 30 | SALES |
| 3 | 7566 | JONES | MANAGER | 7839.0 | 1981/04/02 | 2975 | NaN | 20 | RESEARCH |
| 4 | 7654 | MARTIN | SALESMAN | 7698.0 | 1981/09/28 | 1250 | 1400.0 | 30 | SALES |
조건문으로 구성된 함수를 작성하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| Python Programming |
import copy
withmooc = copy.copy(emp)
withmooc
def get_category(job):
if job == 10 : cat = 'ACCOUNTING'
elif job == 20 : cat = 'RESEARCH'
elif job == 30 : cat = 'SALES'
elif job == 40 : cat = 'OPERATIONS'
else : cat = 'Etc'
return cat
withmooc['dname'] = withmooc['deptno'].apply(lambda x : get_category(x))
withmooc.head()
| Results |
| empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | comm | deptno | dname | |
| 0 | 7369 | SMITH | CLERK | 7902.0 | 1980/12/17 | 800 | NaN | 20 | RESEARCH |
| 1 | 7499 | ALLEN | SALESMAN | 7698.0 | 1981/02/20 | 1600 | 300.0 | 30 | SALES |
| 2 | 7521 | WARD | SALESMAN | 7698.0 | 1981/02/22 | 1250 | 500.0 | 30 | SALES |
| 3 | 7566 | JONES | MANAGER | 7839.0 | 1981/04/02 | 2975 | NaN | 20 | RESEARCH |
| 4 | 7654 | MARTIN | SALESMAN | 7698.0 | 1981/09/28 | 1250 | 1400.0 | 30 | SALES |
부서코드와 대응되는 부서명으로 구성된 딕셔너리를 1차적으로 생성하고, map 함수를 사용하여서 딕셔너리에서 대응되는 부서명을 검색한다.
| Python Programming |
import copy
withmooc = copy.copy(emp)
withmooc
# 부서코드와 대응되는 부서명으로 구성된 딕셔너리
map_dictionary ={10 : "ACCOUNTING", 20 :"RESEARCH", 30 : "SALES",40:"OPERATIONS"}
withmooc['dname'] = withmooc['deptno'].map(map_dictionary)
withmooc.head()
| Results |
| empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | comm | deptno | dname | |
| 0 | 7369 | SMITH | CLERK | 7902.0 | 1980/12/17 | 800 | NaN | 20 | RESEARCH |
| 1 | 7499 | ALLEN | SALESMAN | 7698.0 | 1981/02/20 | 1600 | 300.0 | 30 | SALES |
| 2 | 7521 | WARD | SALESMAN | 7698.0 | 1981/02/22 | 1250 | 500.0 | 30 | SALES |
| 3 | 7566 | JONES | MANAGER | 7839.0 | 1981/04/02 | 2975 | NaN | 20 | RESEARCH |
| 4 | 7654 | MARTIN | SALESMAN | 7698.0 | 1981/09/28 | 1250 | 1400.0 | 30 | SALES |
IF ~ ELSE 조건문을 사용하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| Python Programming |
withmooc['deptno'] = withmooc['deptno'].apply(lambda x : 'ACCOUNTING' if x == 10 else ('RESEARCH' if x == 20 else ('SALES' if x == 30 else ('OPERATIONS' if x == 40 else 'ETC'))) )
withmooc.head()
| Results |
| empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | comm | deptno | |
| 0 | 7369 | SMITH | CLERK | 7902.0 | 1980/12/17 | 800 | NaN | RESEARCH |
| 1 | 7499 | ALLEN | SALESMAN | 7698.0 | 1981/02/20 | 1600 | 300.0 | SALES |
| 2 | 7521 | WARD | SALESMAN | 7698.0 | 1981/02/22 | 1250 | 500.0 | SALES |
| 3 | 7566 | JONES | MANAGER | 7839.0 | 1981/04/02 | 2975 | NaN | RESEARCH |
| 4 | 7654 | MARTIN | SALESMAN | 7698.0 | 1981/09/28 | 1250 | 1400.0 | SALES |
3. R Programming (R Package)
- string Vs Base 함수 : https://stringr.tidyverse.org/articles/from-base.html
deptno 테이블을 결합하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| R Programming |
%%R
merge(emp,dept,by.x=c("deptno"),
by.y=c("deptno"),all.x=T)[c("empno","ename","deptno","dname")][1:7, ]
| Results |
empno ename deptno dname
1 7782 CLARK 10 ACCOUNTING
2 7839 KING 10 ACCOUNTING
3 7934 MILLER 10 ACCOUNTING
4 7369 SMITH 20 RESEARCH
5 7876 ADAMS 20 RESEARCH
6 7566 JONES 20 RESEARCH
7 7902 FORD 20 RESEARCH
- case_when 조건문을 사용하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| R Programming |
%%R
withmooc <- emp
withmooc['dname'] = lapply(withmooc['deptno'], function(x) case_when( x == 10 ~ "ACCOUNTING",
x == 20 ~ "RESEARCH",
x == 30 ~ "SALES",
x == 40 ~ "OPERATIONS",) )
head(withmooc)
| Results |
# A tibble: 6 x 9
empno ename job mgr hiredate sal comm deptno dname
<dbl> <chr> <chr> <dbl> <date> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800 NA 20 RESEARCH
2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600 300 30 SALES
3 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250 500 30 SALES
4 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975 NA 20 RESEARCH
5 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400 30 SALES
6 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-03-01 2850 NA 30 SALES
- ifelse 조건문을 사용하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| R Programming |
%%R
withmooc <- emp
withmooc['dname'] = ifelse(withmooc$deptno == 10 ,'ACCOUNTING',
ifelse(withmooc$deptno == 20, 'RESEARCH',
ifelse(withmooc$deptno == 30, 'SALES',
ifelse(withmooc$deptno == 40, 'OPERATIONS',
'ETC'))))
head(withmooc)
| Results |
# A tibble: 6 x 9
empno ename job mgr hiredate sal comm deptno dname
<dbl> <chr> <chr> <dbl> <date> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800 NA 20 RESEARCH
2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600 300 30 SALES
3 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250 500 30 SALES
4 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975 NA 20 RESEARCH
5 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400 30 SALES
6 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-03-01 2850 NA 30 SALES
4. R Dplyr Package
deptno 테이블을 결합(Left Join)하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| R Programming |
%%R
emp %>%
dplyr::left_join(dept, by = c('deptno' = "deptno")) %>%
dplyr::select(empno, ename,deptno, dname) %>%
head()
| Results |
# A tibble: 6 x 4
empno ename deptno dname
<dbl> <chr> <dbl> <chr>
1 7369 SMITH 20 RESEARCH
2 7499 ALLEN 30 SALES
3 7521 WARD 30 SALES
4 7566 JONES 20 RESEARCH
5 7654 MARTIN 30 SALES
6 7698 BLAKE 30 SALES
case_when 조건문을 사용하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| R Programming |
%%R
emp %>%
mutate(dname = dplyr::case_when( deptno == 10 ~ "ACCOUNTING",
deptno == 20 ~ "RESEARCH",
deptno == 30 ~ "SALES",
deptno == 40 ~ "OPERATIONS",
TRUE ~ "ETC"
)
) %>%
head()
| Results |
# A tibble: 6 x 9
empno ename job mgr hiredate sal comm deptno dname
<dbl> <chr> <chr> <dbl> <date> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800 NA 20 RESEARCH
2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600 300 30 SALES
3 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250 500 30 SALES
4 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975 NA 20 RESEARCH
5 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400 30 SALES
6 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-03-01 2850 NA 30 SALES
5. R sqldf Package
deptno 테이블을 결합하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| R Programming |
%%R
sqldf(" select e.empno, e.ename, d.dname
from emp e,dept d
where e.deptno = d.deptno") %>% head()
| Results |
empno ename dname
1 7369 SMITH RESEARCH
2 7499 ALLEN SALES
3 7521 WARD SALES
4 7566 JONES RESEARCH
5 7654 MARTIN SALES
6 7698 BLAKE SALES
- Case When 조건문을 사용하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| R Programming |
%%R
sqldf("select E.EMPNO,E.ENAME, \
case when E.DEPTNO = 10 then 'ACCOUNTING' \
when E.DEPTNO = 20 then 'RESEARCH' \
when E.DEPTNO = 30 then 'SALES' \
when E.DEPTNO = 40 then 'OPERATIONS' end dname \
from emp E") %>% head()
| Results |
empno ename dname
1 7369 SMITH RESEARCH
2 7499 ALLEN SALES
3 7521 WARD SALES
4 7566 JONES RESEARCH
5 7654 MARTIN SALES
6 7698 BLAKE SALES
6. Python pandasql Package
- deptno 테이블을 결합하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| Python Programming |
ps.sqldf("select e.empno, e.ename, d.dname \
from emp e inner join dept d on e.deptno = d.deptno;").head()
| Results |
| empno | ename | dname | |
| 0 | 7369 | SMITH | RESEARCH |
| 1 | 7499 | ALLEN | SALES |
| 2 | 7521 | WARD | SALES |
| 3 | 7566 | JONES | RESEARCH |
| 4 | 7654 | MARTIN | SALES |
| Python Programming |
ps.sqldf("SELECT E.EMPNO,E.ENAME, \
CASE WHEN E.DEPTNO = 10 THEN 'ACCOUNTING' \
WHEN E.DEPTNO = 20 THEN 'RESEARCH' \
WHEN E.DEPTNO = 30 THEN 'SALES' \
WHEN E.DEPTNO = 40 THEN 'OPERATIONS' END dname \
from emp E").head()
| Results |
| empno | ename | dname | |
| 0 | 7369 | SMITH | RESEARCH |
| 1 | 7499 | ALLEN | SALES |
| 2 | 7521 | WARD | SALES |
| 3 | 7566 | JONES | RESEARCH |
| 4 | 7654 | MARTIN | SALES |
7. R data.table Package
- Case_when 조건문을 사용하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| R Programming |
%%R
DT <- data.table(emp)
DT[,ename_str := dplyr::case_when( deptno == 10 ~ "ACCOUNTING",
deptno == 20 ~ "RESEARCH",
deptno == 30 ~ "SALES",
deptno == 40 ~ "OPERATIONS",
TRUE ~ "ETC"
)][1:7, ]
| Results |
empno ename job mgr hiredate sal comm deptno ename_str
1: 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800 NA 20 RESEARCH
2: 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600 300 30 SALES
3: 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250 500 30 SALES
4: 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975 NA 20 RESEARCH
5: 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400 30 SALES
6: 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-03-01 2850 NA 30 SALES
7: 7782 CLARK MANAGER 7839 1981-01-09 2450 NA 10 ACCOUNTING
8. SAS Proc SQL
- deptno 테이블을 결합하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| SAS Programming |
%%SAS sas
PROC SQL;
CREATE TABLE STATSAS_1 AS
select e.empno, e.ename, d.dname
from emp e, dept d
where e.deptno = d.deptno;
QUIT;
PROC PRINT data=STATSAS_1(obs=3);RUN;
| Results |
| OBS | empno | ename | dname |
| 1 | 7369 | SMITH | RESEARCH |
| 2 | 7499 | ALLEN | SALES |
| 3 | 7521 | WARD | SALES |
9. SAS Data Step
- deptno 테이블을 결합(Merge)하여서 부서코드에 해당하는 부서명을 출력한다.
| SAS Programming |
%%SAS sas
proc sort data=emp out=emp_1;
by deptno;
run;
proc sort data=dept out=dept_1;
by deptno;
run;
DATA STATSAS_2;
merge emp_1(in=a) dept_1(in=b);
by deptno;
if a;
keep ename empno dname;
RUN;
PROC PRINT data=STATSAS_2(obs=3);RUN;
| Results |
| OBS | empno | ename | dname |
| 1 | 7782 | CLARK | ACCOUNTING |
| 2 | 7839 | KING | ACCOUNTING |
| 3 | 7934 | MILLER | ACCOUNTING |
10. Python Dfply Package
| Python Programming |
emp >> left_join(dept, by=['deptno']) >> select(X.empno, X.ename, X.deptno, X.dname) >> head()
| Results |
| empno | ename | deptno | dname | |
| 0 | 7369 | SMITH | 20 | RESEARCH |
| 1 | 7499 | ALLEN | 30 | SALES |
| 2 | 7521 | WARD | 30 | SALES |
| 3 | 7566 | JONES | 20 | RESEARCH |
| 4 | 7654 | MARTIN | 30 | SALES |
[SQL, Pandas, R Prog, Dplyr, SQLDF, PANDASQL, DATA.TABLE] SQL EMP 예제로 만나는 테이블 데이터 처리 방법 리스트
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