[데이터 추출] 비상관 서브쿼리(Uncorrelated Subqueyr) 를 만족하는 데이터 추출 - 비교 연산자(=) - 92

 

92. Display ename who are working in sales dept.

 

* 영업부서(‘SALES’) 부서에서 근무하고 있는 직원의 이름을 출력하시오.

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• 파이썬 & R 패키지 호출 및 예제 데이터 생성 링크
• 서브쿼리 예제 : 58번 / 59번
• 비상관 서브쿼리(Uncorrelated Subqueyr) 를 만족하는 데이터 추출 - 비교 연산자(=)

Oracle : 비상관 서브쿼리 파이썬 Pandas : iloc[] R 프로그래밍 : 비교 구문 R Dplyr Package : dplyr::filter(), pull() R sqldf Package : 비상관 서브쿼리 Python pandasql Package : 비상관 서브쿼리 R data.table Package : 비교 구문 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)

서브쿼리를 사용하여서 dept 테이블에서 영업부서(“SALES”)의 부서 번호를 선택 후 emp 테이블에서 영업부서에서 근무하는 직원의 정보를 출력한다.

 

Oracle Programming

select empno, ename 
from   emp 
where  deptno=(select deptno from dept where dname='SALES');

 

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2. Python Pandas(파이썬)

dept 테이블에서 영업 부서(dname = “SALES”)의 부서 코드(“deptno”)를 검색 후 emp 테이블에서 영업 부서(‘10’)에서 근무하는 직원의 정보를 출력한다.

 

Python Programming

emp[emp['deptno']== (dept[dept['dname'] == 'SALES']['deptno'].iloc[0]) ][['empno', 'ename']]

 

Results

empno	ename
7499	ALLEN
7521	WARD
7654	MARTIN
7698	BLAKE
7844	TURNER
7900	JAMES

 

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3. R Programming (R Package)

dept 테이블에서 영업 부서(dname = “SALES”)의 부서 코드(“deptno”)를 검색 후 emp 테이블에서 영업 부서(‘10’)에서 근무하는 직원의 정보를 출력한다.

 

R Programming

%%R

emp[emp$deptno == dept[dept$dname == 'SALES', c("deptno") ]$deptno, c("empno","ename")]

 

Results

# A tibble: 6 x 2
  empno ename 
  <dbl> <chr> 
1  7499 ALLEN 
2  7521 WARD  
3  7654 MARTIN
4  7698 BLAKE 
5  7844 TURNER
6  7900 JAMES 

 

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4. R Dplyr Package

dept 테이블에서 영업 부서(dname = “SALES”)의 부서 코드(“deptno”)를 검색 후 emp 테이블에서 영업 부서(‘10’)에서 근무하는 직원의 정보를 출력한다.

filter 함수를 사용하여서 emp 테이블의 부서번호(deptno)가 dept 테이블에서 선택된 부서코드에 존재하는지 검색하여 조건에 만족하는 관측치를 선택한다.

 

R Programming

%%R

emp %>% dplyr::filter( deptno == ( dept %>%
                                     dplyr::filter(dname == "SALES") %>%
                                     dplyr::select(deptno) %>%
                                     pull(deptno)) ) %>%
  dplyr::select(empno,ename)

 

Results

# A tibble: 6 x 2
  empno ename 
  <dbl> <chr> 
1  7499 ALLEN 
2  7521 WARD  
3  7654 MARTIN
4  7698 BLAKE 
5  7844 TURNER
6  7900 JAMES 

 

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5. R sqldf Package

서브쿼리로 dept 테이블에서 영업부서(“SALES”)의 부서 번호를 선택 후 emp 테이블에서 영업부서에서 근무하는 직원의 정보를 출력한다.

 

R Programming

%%R

sqldf("select empno, ename 
       from   emp 
       where  deptno=(select deptno from dept where dname='SALES');")

 

Results

  empno  ename
1  7499  ALLEN
2  7521   WARD
3  7654 MARTIN
4  7698  BLAKE
5  7844 TURNER
6  7900  JAMES

 

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6. Python pandasql Package

 

Python Programming

ps.sqldf("select empno, ename \
          from emp \
          where  deptno=(select deptno from dept where dname='SALES');")

 

Results

empno	ename
7499	ALLEN
7521	WARD
7654	MARTIN
7698	BLAKE
7844	TURNER
7900	JAMES

 

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7. R data.table Package

dept 테이블에서 영업 부서(dname = “SALES”)의 부서 코드(“deptno”)를 검색 후 emp 테이블에서 영업 부서(‘10’)에서 근무하는 직원의 정보를 출력한다.

 

R Programming

%%R

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

# setkey(DT, deptno)
# setkey(dept_DT, deptno)

DT[DT[,deptno == ( dept_DT[dname == "SALES", .(deptno)]$deptno )], .(empno, ename)]

 

Results

   empno  ename
1:  7499  ALLEN
2:  7521   WARD
3:  7654 MARTIN
4:  7698  BLAKE
5:  7844 TURNER
6:  7900  JAMES

 

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8. SAS Proc SQL

서브쿼리를 사용하여서 dept 테이블에서 영업부서(“SALES”)의 부서 번호를 선택 후 emp 테이블에서 영업부서에서 근무하는 직원의 정보를 출력한다.

 

SAS Programming

%%SAS sas

PROC SQL;
  CREATE TABLE STATSAS_1 AS
    select empno, ename 
    from   emp 
    where  deptno=(select deptno from dept where dname='SALES');
QUIT;
PROC PRINT;RUN;

 

Results

empno	ename
7499	ALLEN
7521	WARD
7654	MARTIN
7698	BLAKE
7844	TURNER
7900	JAMES

 

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9. SAS Data Step

 

SAS Programming

%%SAS sas

PROC SORT DATA=emp OUT=EMP_1;
     BY deptno;
RUN;

PROC SORT DATA=dept OUT=dept_2 NODUPKEY;
     BY deptno;
     where dname='SALES';
RUN;

DATA STATSAS_2;
 MERGE EMP_1(IN=A) dept_2(IN=B);
     BY deptno;
     IF A AND B THEN OUTPUT;
     keep empno ename;
RUN;
PROC PRINT;RUN;

 

Results

empno	ename
7499	ALLEN
7521	WARD
7654	MARTIN
7698	BLAKE
7844	TURNER
7900	JAMES

 

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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.deptno == ( dept >> filter_by(X.dname == "SALES") >> \
                                  select(X.deptno)                    >> \
                                  pull_fun("deptno") ) ) >> \
  select(X.empno, X.ename)

 

Results

empno	ename
7499	ALLEN
7521	WARD
7654	MARTIN
7698	BLAKE
7844	TURNER
7900	JAMES

 

 

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