[데이터 전처리 비교- 데이터 추출] 비상관 서브쿼리를 만족하는 데이터 추출 - NOT IN 연산자 - 83

83. Display the jobs which are unique to dept no 10.

 

* 회계부서('10')에 단독으로 존재하는 직무를 출력하시오.

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• [데이터 추출] 비상관 서브 쿼리(Uncorrelated Subqueyr)를 만족하는 데이터 추출 - NOT IN 연산자

Oracle : 비상관 서브쿼리, NOT IN 연산자 파이썬 Pandas : NOT 연산자 ('~') 와 isin() R 프로그래밍 : NOT 연산자 ('!') 와 %in%, unlist R Dplyr : NOT 연산자 ('!') 와 %in%, Filter() R sqldf : 비상관 서브쿼리, NOT IN 연산자 Python pandasql : 비상관 서브쿼리, NOT IN 연산자 R data.table : NOT 연산자 ('!') 와 %in%, unlist SAS Proc SQL : 비상관 서브쿼리, NOT IN 연산자 SAS Data Step : Merge 구문, IF 조건문, IN = Python Dfply : filter_by(), NOT 연산자 ('~') 와 isin(), def 사용자 정의 함수 파이썬 Base 프로그래밍 : not in 연산자

 

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1. Oracle(오라클)

회계부서('10')에서 근무하는 직원의 직무 중에서 회계부서 이 외 부서에서 근무하는 직원들의 직무를 제외한 회계부서에만 존재하는 직무를 출력한다.

 

Oracle Programming

select job 
from   emp 
where  deptno = 10 
  and  job not in (select job from emp where deptno<>10);

 

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Minus 연산자를 사용하여서 회계부서('10')에서 존재하는 직무 중에서 회계부서 이 외 부서에 존재하는 직무를 제외한 회계부서에만 단독으로 존재하는 직무를 출력한다.

 

Oracle Programming

select job from emp where deptno=10 

minus 

select job from emp where deptno!=10;

 

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2. Python Pandas(파이썬)

회계부서('10')에서 근무하는 직원들의 직무 중에서 회계부서 이 외 부서에서 근무하는 직원들의 직무를 제외한 회계부서에만 단독으로 존재하는 직무를 출력한다.

 

Python Programming

emp[(emp['deptno']==10) & ~ emp['job'].isin(emp[emp['deptno'] != 10]['job']) ][['job']]

 

Results

          job
8	PRESIDENT

 

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3. R Programming (R Package)

• string Vs Base 함수 : https://stringr.tidyverse.org/articles/from-base.html

회계부서('10') 에서 근무하는 직원들의 직무 중에서 회계부서 이 외 부서에서 근무하는 직원들의 직무를 제외한 회계부서에만 단독으로 존재하는 직무를 출력한다.

 

R Programming

%%R

emp[emp$deptno == 10 & ! (emp$job %in% unlist(emp[emp$deptno != '10', "job" ])),]['job']

 

Results

# A tibble: 1 x 1
  job      
  <chr>    
1 PRESIDENT

 

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4. R Dplyr Package

회계부서('10') 에서 근무하는 직원들의 직무 중에서 회계부서 이 외 부서에서 근무하는 직원들의 직무를 제외한 회계부서에만 단독으로 존재하는 직무를 출력한다.

 

R Programming

%%R

emp %>%
  dplyr::filter( deptno==10 & ! job %in% ( emp  %>% dplyr::filter( deptno != 10 ) %>% dplyr::select(job) %>% unlist()  )) %>%
  dplyr::select(job) # %>% pull

 

Results

# A tibble: 1 x 1
  job      
  <chr>    
1 PRESIDENT

 

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5. R sqldf Package

• https://en.wikibooks.org/wiki/SQL_Dialects_Reference/Functions_and_expressions/String_functions

회계부서('10') 에서 근무하는 직원의 직무 중에서 회계부서 이 외 부서에서 근무하는 직원들의 직무를 제외한 회계부서에만 존재하는 직무를 출력한다.

 

R Programming

%%R

sqldf("select job from emp where deptno = 10 and job not in (select job from emp where deptno<>10);")

 

Results

        job
1 PRESIDENT

 

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6. Python pandasql Package

 

Python Programming

ps.sqldf("select job from emp where deptno = 10 and job not in (select job from emp where deptno<>10); ")

 

Results

	   job
0	PRESIDENT

 

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7. R data.table Package

회계부서('10') 에서 근무하는 직원의 직무 중에서 회계부서 이 외 부서에서 근무하는 직원들의 직무를 제외한 회계부서에만 존재하는 직무를 출력한다.

 

R Programming

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

DT[(deptno == '10') & DT[,!job %in% unlist(DT[deptno != '10', .(job)])]][,.(job)]

 

Results

         job
1: PRESIDENT

 

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8. SAS Proc SQL

회계부서('10')에서 근무하는 직원의 직무 중에서 회계부서 이 외 부서에서 근무하는 직원들의 직무를 제외한 회계부서에만 존재하는 직무를 출력한다.

 

SAS Statements

%%SAS sas

PROC SQL;
  CREATE TABLE STATSAS_1 AS
    select job 
    from   emp 
    where  deptno = 10 and job not in (select job from emp where deptno<>10);;
QUIT;
PROC PRINT;RUN;

 

Results

OBS	job
1	PRESIDEN

 

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9. SAS Data Step

회계부서('10')에서 근무하는 직원의 직무 중에서 회계부서 이 외 부서에서 근무하는 직원들의 직무를 제외한 회계부서에만 존재하는 직무를 출력한다.

 

SAS Statements

%%SAS sas

PROC SORT DATA=EMP OUT=EMP_1;
     BY JOB;
RUN;

DATA STATSAS_2;
 MERGE EMP_1(KEEP=JOB DEPTNO WHERE=(DEPTNO=10) IN=A) 
       EMP_1(RENAME=DEPTNO=DEPTNO1 KEEP=JOB DEPTNO WHERE=(DEPTNO1=20) IN=B);
     BY JOB;
     IF A=1 AND B=0;
RUN;

PROC PRINT;RUN;

 

Results

OBS    job    deptno    DEPTNO1
1   PRESIDEN	10         .

 

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10. Python Dfply Package

회계부서('10')에서 근무하는 직원의 직무 중에서 회계부서 이 외 부서에서 근무하는 직원들의 직무를 제외한 회계부서에만 존재하는 직무를 출력한다.

 

Python Programming

# [참고] 함수 사용. (52번 예제 참고) : AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ix'
@pipe
def pull_list(df, column=-1):
    return df.loc[:, column]

emp >> filter_by(X.deptno == 10, ~ X.job.isin(emp >> filter_by(X.deptno !=10)>> select(X.job) >> pull_list("job")) ) >> \
  select(X.job)

 

Results

	job
8	PRESIDENT

 

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11. 파이썬 Base Programming

 

Python Programming

# skipinitialspace : 칼럼명의 공백 제거
csv.register_dialect('csv_dialect',skipinitialspace=True,quoting=csv.QUOTE_ALL)
with open("C:/WORK/RPY_SQL/emp.csv",'r', encoding='utf-8') as csv_file:
    emp_file = csv.DictReader(csv_file,dialect='csv_dialect')
    emp_list = list(emp_file)    

    job_list = [row['job'] for row in emp_list if row['deptno'] != '10']
    print(job_list)
    
    print("----------------------------------------------------------------------------------------------------------") 
    
    filter_result = []
    for item in emp_list:
        # 파이썬 사전(Dictionary)에서 복수의 항목 삭제
        [item.pop(key) for key in ['ename', 'mgr', 'sal', 'comm']]
        
        if item['deptno'] == '10' and item['job'] not in job_list:
            filter_result.append(item)
            
    for x in filter_result:
        print(x)

 

Results

['CLERK', 'SALESMAN', 'SALESMAN', 'MANAGER', 'SALESMAN', 'MANAGER', 'ANALYST', 'SALESMAN', 'CLERK', 'CLERK', 'ANALYST']
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
{'empno': '7839', 'job': 'PRESIDENT', 'hiredate': '1981/11/17', 'deptno': '10'}

 

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[다양한 데이터 전처리 방법 목록 링크] SQL, Pandas, R Prog, Dplyr, SQLDF, PANDASQL, DATA.TABLE