[데이터 추출] 비상관 서브쿼리(Uncorrelated Subqueyr) 를 만족하는 데이터 추출 - 비교 연산자(=) - 89

89. Display those employees whose manager name is JONES.

 

* 해당 관리자의 이름이 “JONES”인 직원들의 정보를 출려하시오.

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• 파이썬 & R 패키지 호출 및 예제 데이터 생성 링크
• Subquery(서브쿼리) 는 테이블 Join 방식으로 처리 가능하다.
• 비상관 서브쿼리(Uncorrelated Subqueyr) 를 만족하는 데이터 추출 - 비교 연산자(=)

Oracle : 비상관 서브쿼리 파이썬 Pandas : tolist() R 프로그래밍 : NOT('!') 연산자, unlist() R Dplyr Package : dplyr::filter(), unlist() R sqldf Package : 비상관 서브쿼리 Python pandasql Package : 비상관 서브쿼리 R data.table Package : 비교 연산 SAS Proc SQL : 비상관 서브쿼리 SAS Data Step : Merge 구문, IF 조건문 Python Dfply Package : filter_by(), @pipe & Def 사용자 정의 함수 파이썬 Base 프로그래밍 :

 

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1. Oracle(오라클)

관리자 사원번호(‘mgr’)에서 ‘JONES’의 사원번호를 선택하여서 “JONES”가 관리자로 위치하고 있는 직원들의 정보를 추출한다.

 

Oracle Programming

select * 
from   emp 
where  mgr = (select empno from emp where ename='JONES');

 

 

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2. Python Pandas(파이썬)

관리자 사원번호(‘mgr’)가 “JONES”의 사원번호와 일치하는 직원 정보를 선택하여서 “JONES”가 관리자로 위치하고 있는 직원들의 정보를 추출한다.

 

Python Programming

emp[ ( emp['mgr'] == (emp[emp['ename']=='JONES']['empno'].tolist()[0]) ) ]

 

 

Results

empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
7788	SCOTT	ANALYST	7566.0	1982/12/09	3000	NaN	20
7902	FORD	ANALYST	7566.0	1981/12/03	3000	NaN	20

 

 

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3. R Programming (R Package)

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

관리자 사원번호(‘mgr’)가 “JONES”의 사원번호와 일치하는 직원 정보를 선택하여서 “JONES”가 관리자로 위치하고 있는 직원들의 정보를 추출한다.

 

R Programming

%%R

emp[ (!is.na(emp$mgr)) & emp$mgr == unlist(emp[emp$ename == 'JONES', "empno" ]) ,]

 

Results

# A tibble: 2 x 8
  empno ename job       mgr hiredate     sal  comm deptno
  <dbl> <chr> <chr>   <dbl> <date>     <dbl> <dbl>  <dbl>
1  7788 SCOTT ANALYST  7566 1982-12-09  3000    NA     20
2  7902 FORD  ANALYST  7566 1981-12-03  3000    NA     20

 

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4. R Dplyr Package

관리자 사원번호(‘mgr’)가 “JONES”의 사원번호와 일치하는 직원 정보를 선택하여서 “JONES”가 관리자로 위치하고 있는 직원들의 정보를 추출한다.

 

R Programming

%%R

emp %>%
  dplyr::filter( mgr == ( emp  %>% dplyr::filter( ename == 'JONES' ) %>% dplyr::select(empno) %>% unlist() )
               )

 

Results

# A tibble: 2 x 8
  empno ename job       mgr hiredate     sal  comm deptno
  <dbl> <chr> <chr>   <dbl> <date>     <dbl> <dbl>  <dbl>
1  7788 SCOTT ANALYST  7566 1982-12-09  3000    NA     20
2  7902 FORD  ANALYST  7566 1981-12-03  3000    NA     20

 

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5. R sqldf Package

관리자 사원번호(‘mgr’)에서 ‘JONES’의 사원번호를 선택하여서 “JONES”가 관리자로 위치하고 있는 직원들의 정보를 추출한다.

 

R Programming

%%R

sqldf(" select * 
        from   emp 
        where  mgr = (select empno from emp where ename='JONES');")

 

Results

  empno ename     job  mgr   hiredate  sal comm deptno
1  7788 SCOTT ANALYST 7566 1982-12-09 3000   NA     20
2  7902  FORD ANALYST 7566 1981-12-03 3000   NA     20

 

 

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6. Python pandasql Package

관리자 사원번호(‘mgr’)에서 ‘JONES’의 사원번호를 선택하여서 “JONES”가 관리자로 위치하고 있는 직원들의 정보를 추출한다.

 

Python Programming

ps.sqldf("select * from emp where mgr=(select empno from emp where ename='JONES');")

 

 

Results

empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
7788	SCOTT	ANALYST	7566.0	1982/12/09	3000	None	20
7902	FORD	ANALYST	7566.0	1981/12/03	3000	None	20

 

 

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7. R data.table Package

관리자 사원번호(‘mgr’)에서 ‘JONES’의 사원번호를 선택하여서 “JONES”가 관리자로 위치하고 있는 직원들의 정보를 추출한다.

 

R Programming

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

DT[ (mgr == DT[ename=='JONES', empno ])  , ]

 

Results

   empno ename     job  mgr   hiredate  sal comm deptno
1:  7788 SCOTT ANALYST 7566 1982-12-09 3000   NA     20
2:  7902  FORD ANALYST 7566 1981-12-03 3000   NA     20

 

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8. SAS Proc SQL

 

SAS Programming

%%SAS sas

PROC SQL;
  CREATE TABLE STATSAS_1 AS
    select * 
    from   emp 
    where  mgr = (select empno from emp where ename='JONES');
QUIT;
PROC PRINT;RUN;

 

 

Results

empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
7788	SCOTT	ANALYST	7566	1982-12-09	3000	.	20
7902	FORD	ANALYST	7566	1981-12-03	3000	.	20

 

 

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9. SAS Data Step

 

SAS Programming

%%SAS sas

PROC SORT DATA=emp OUT=EMP_1(RENAME=MGR=EMPNO_BASE);
     BY mgr;
RUN;

PROC SORT DATA=emp OUT=EMP_2(RENAME=empno=EMPNO_BASE) NODUPKEY;
     BY empno;
     where ename='JONES';
RUN;

DATA STATSAS_2;
 MERGE EMP_1(IN=A) EMP_2(IN=B);
     BY EMPNO_BASE;
     IF A AND B THEN OUTPUT;
RUN;
PROC PRINT;RUN;

 

 

Results

empno	ename	job	EMPNO_BASE	hiredate	sal	comm	deptno	mgr
7788	JONES	MANAGER	7566	1981-04-02	2975	.	20	7839
7902	FORD	ANALYST	7566	1981-12-03	3000	.	20	7839

 

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10. Python Dfply Package

 

Python Programming

# [참고] 함수 사용. (52번 예제 참고)
@pipe
def pull_fun(df, column=-1):
    return df.loc[:, column].item()

# emp >> filter_by( X.ename == 'JONES') >> select(X.empno) >> pull_list("empno")

emp >> filter_by( X.mgr == (emp >> filter_by( X.ename == 'JONES') >> select(X.empno) >> pull_fun("empno")) )

 

 

Results

empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno
7788	SCOTT	ANALYST	7566.0	1982/12/09	3000	NaN	20
7902	FORD	ANALYST	7566.0	1981/12/03	3000	NaN	20

 

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