[데이터 추출] Left Join 과 데이터 상하 결합(UNION)

포스팅 목차

105. Display employee name, his job and his manager. Display also employees who are without manager.

* 직원 이름, 직무, 담당 관리자명을 출력하시오. 더불어 담당 관리자가 없는 직원도 함께 출력하시오.

Cross Join 생성 :113번 예제 참조
유사문제 : 103 / 105 / 212
파이썬 & R 패키지 호출 및 예제 데이터 생성 링크
Left Join 과 데이터 상하 결합(UNION)

Oracle : Left join과 Union all, is null
파이썬 Pandas : pd.merge(), pd.concat(), assign(), isnull()
R 프로그래밍 : pd.merge(), np.where(), str.replace() - 변수명 변경, cbind(), rbind(), ifelse(), transform(), is.na()
R Dplyr Package : dplyr::inner_join(), dplyr::rename() - 변수명 변경, dplyr::union (), is.na()
R sqldf Package : Left join과 Union all, is null
Python pandasql Package : Left join과 Union all, is null
R data.table Package : DT syntax 방식 데이터 결합, data.table::funion(), is.na(), 변수명 변경, merge 방식 Left join
SAS Proc SQL : Left join과 Union, is null
SAS Data Step : Merge 구문, IF 조건문, Set 상하 결합
Python Dfply Package : @pipe & Def 사용자 정의 함수(inner_join_merge), rename(), union()
파이썬 Base 프로그래밍 :

1. Oracle(오라클)

emp 테이블(‘mgr’)을 기준으로 emp 테이블(‘empno’)을 left join을 수행하여서 해당 관리자의 이름을 검색한다. 만약 담당 관리자의 이름이 존재하지 않는 경우 case when 조건문을 사용하여서 ‘no manager’로 표시한다.

Oracle Programming

select e.ename, e.job, 
       case when m.ename is not null then m.ename else 'no manager' end Manager 
from   emp e 
       left join emp m 
            on e.mgr = m.empno

emp 테이블을 Self Join 하여서 담당 관리자의 이름을 추가하고, 별도로 관리자 사원번호가 없는 직원의 정보를 집합 연산자 union all 지정하여서 두 개 쿼리 결과를 함께 출력한다.

Oracle Programming

select e.ename, e.job, m.ename Manager 
from   emp e,emp m 
where  e.mgr = m.empno 

union all

select ename,job,'no manager' 
from   emp 
where  mgr is null;

2. Python Pandas(파이썬)

emp 테이블을 Self Join하여서 담당 관리자의 이름을 추가(withmooc_1)하고, 별도로 관리자 사원번호가 없는 직원의 정보(withmooc_2)를 추출한 후에 pd.concat 로 두 개 쿼리 결과를 상하 결합하여 함께 출력한다.

정규식 패턴을 사용하여서 self join으로 추가된 변수명의 접미어(suffix) “_x”와 “_y”를 제거한다.

Python Programming

import re
# 칼럼명 일괄 변경 처리 : withmooc.columns = withmooc.columns.str.replace('_x$|_y$', '')

withmooc_1 = pd.merge(emp, emp, how='inner', left_on=['mgr'], right_on=['empno'])[['job_x','sal_x',"deptno_x","ename_y"]].rename(columns=lambda x: re.sub('_x|_y','',x))

withmooc_2 = emp[emp['mgr'].isna()][["job","sal","deptno"]].assign(ename = "No Manager")

pd.concat([withmooc_1,withmooc_2])

Results

job	sal	deptno	ename
CLERK	800	20	FORD
SALESMAN	1600	30	BLAKE
SALESMAN	1250	30	BLAKE
SALESMAN	1250	30	BLAKE
SALESMAN	1500	30	BLAKE
CLERK	950	30	BLAKE
MANAGER	2975	20	KING
MANAGER	2850	30	KING
MANAGER	2450	10	KING
ANALYST	3000	20	JONES
ANALYST	3000	20	JONES
CLERK	1100	20	SCOTT
CLERK	1300	10	CLARK
PRESIDENT	5000	10	No Manager

정규식 패턴을 사용하여서 self join으로 추가된 변수명의 접미어(suffix) “_x”와 “_y”를 제거한다.

Python Programming

withmooc = pd.merge(emp, emp, how='left', left_on=['mgr'], right_on=['empno'])[['job_x','sal_x',"deptno_x","ename_y"]]

withmooc["ename_y"] = np.where(withmooc['ename_y'].isnull(), "No Manager", withmooc['ename_y'])
withmooc.columns = withmooc.columns.str.replace('_x$|_y$', '')

withmooc

Results

job	sal	deptno	ename
CLERK	800	20	FORD
SALESMAN	1600	30	BLAKE
SALESMAN	1250	30	BLAKE
MANAGER	2975	20	KING
SALESMAN	1250	30	BLAKE
MANAGER	2850	30	KING
MANAGER	2450	10	KING
ANALYST	3000	20	JONES
PRESIDENT	5000	10	No Manager
SALESMAN	1500	30	BLAKE
CLERK	1100	20	SCOTT
CLERK	950	30	BLAKE
ANALYST	3000	20	JONES
CLERK	1300	10	CLARK

3. R Programming (R Package)

emp 테이블을 Self Join(base::merge) 하여서 담당 관리자의 이름을 추가하고, 별도로 관리자 사원번호가 없는 직원의 정보를 집합 연산자 union all 지정하여서 두 개 쿼리 결과를 함께 출력한다.

R Programming

%%R

rbind( rename( base::merge(emp,emp,by.x=c("mgr"),by.y=c("empno"),all=F)[,c("ename.x","job.x","ename.y")],
               ename   = ename.x,
               job     = job.x,
               Manager = ename.y) ,
       cbind((emp[is.na(emp$mgr),c('ename','job')]), Manager="no manager") )

Results

    ename       job    Manager
1   SCOTT   ANALYST      JONES
2    FORD   ANALYST      JONES
3   ALLEN  SALESMAN      BLAKE
4    WARD  SALESMAN      BLAKE
5   JAMES     CLERK      BLAKE
6  TURNER  SALESMAN      BLAKE
7  MARTIN  SALESMAN      BLAKE
8  MILLER     CLERK      CLARK
9   ADAMS     CLERK      SCOTT
10  CLARK   MANAGER       KING
11  JONES   MANAGER       KING
12  BLAKE   MANAGER       KING
13  SMITH     CLERK       FORD
14   KING PRESIDENT no manager

emp 테이블(‘mgr’)을 기준으로 emp 테이블(‘empno’)을 left join을 수행하여서 해당 관리자의 이름을 검색한다. 만약 담당 관리자의 이름이 존재하지 않는 경우 IFELSE 조건문을 사용하여서 ‘no manager’로 표시한다.

조건문 예제는 73번 예제 참조.

R Programming

%%R

withmooc <- rename( merge(emp,emp, by.x="mgr", by.y="empno", all.x=TRUE)[,c("ename.x","job.x","ename.y")] , ename   = ename.x,
                                                                                                            job     = job.x,
                                                                                                            Manager = ename.y)

withmooc$Manager <- ifelse( is.na(withmooc$Manager),"no manager" ,withmooc$Manager )
withmooc

Results

    ename       job    Manager
1   SCOTT   ANALYST      JONES
2    FORD   ANALYST      JONES
3   ALLEN  SALESMAN      BLAKE
4    WARD  SALESMAN      BLAKE
5   JAMES     CLERK      BLAKE
6  TURNER  SALESMAN      BLAKE
7  MARTIN  SALESMAN      BLAKE
8  MILLER     CLERK      CLARK
9   ADAMS     CLERK      SCOTT
10  CLARK   MANAGER       KING
11  JONES   MANAGER       KING
12  BLAKE   MANAGER       KING
13  SMITH     CLERK       FORD
14   KING PRESIDENT no manager

transform 구문을 사용하여서 Manager 변수에 대한 처리를 수행한다.

R Programming

%%R

withmooc <- rename( merge(emp,emp, by.x="mgr", by.y="empno", all.x=TRUE)[,c("ename.x","job.x","ename.y")] , ename   = ename.x,
                                                                                                            job     = job.x,
                                                                                                            Manager = ename.y)

transform(withmooc, Manager = ifelse( is.na(Manager),"no manager" ,Manager ) )

Results

    ename       job    Manager
1   SCOTT   ANALYST      JONES
2    FORD   ANALYST      JONES
3   ALLEN  SALESMAN      BLAKE
4    WARD  SALESMAN      BLAKE
5   JAMES     CLERK      BLAKE
6  TURNER  SALESMAN      BLAKE
7  MARTIN  SALESMAN      BLAKE
8  MILLER     CLERK      CLARK
9   ADAMS     CLERK      SCOTT
10  CLARK   MANAGER       KING
11  JONES   MANAGER       KING
12  BLAKE   MANAGER       KING
13  SMITH     CLERK       FORD
14   KING PRESIDENT no manager

4. R Dplyr Package

emp 테이블을 Self Join(inner_join) 하여서 담당 관리자의 이름을 추가하고, 별도로 관리자 사원번호가 없는 직원의 정보를 집합 연산자 union 지정하여서 두 개 쿼리 결과를 함께 출력한다.

R Programming

%%R

emp %>% 
  dplyr::inner_join( emp , by = c('mgr' = 'empno')) %>%
  dplyr::select(ename.x, job.x, ename.y) %>%
  dplyr::rename(ename = ename.x,job=job.x, Manager = ename.y) %>%
  dplyr::union ( emp %>% dplyr::filter(is.na(mgr)) %>% dplyr::select(ename,job) %>% mutate(Manager='no manager') )

Results

# A tibble: 14 x 3
   ename  job       Manager   
   <chr>  <chr>     <chr>     
 1 SMITH  CLERK     FORD      
 2 ALLEN  SALESMAN  BLAKE     
 3 WARD   SALESMAN  BLAKE     
 4 JONES  MANAGER   KING      
 5 MARTIN SALESMAN  BLAKE     
 6 BLAKE  MANAGER   KING      
 7 CLARK  MANAGER   KING      
 8 SCOTT  ANALYST   JONES     
 9 TURNER SALESMAN  BLAKE     
10 ADAMS  CLERK     SCOTT     
11 JAMES  CLERK     BLAKE     
12 FORD   ANALYST   JONES     
13 MILLER CLERK     CLARK     
14 KING   PRESIDENT no manager

emp 테이블(‘mgr’)을 기준으로 emp 테이블(‘empno’)을 left_join을 수행하여서 해당 관리자의 이름을 검색한다. 만약 담당 관리자의 이름이 존재하지 않는 경우 IFELSE 조건문을 사용하여서 ‘no manager’로 표시한다.

R Programming

%%R

emp %>% 
  dplyr::left_join( emp    , by = c('mgr' = 'empno')) %>%
  dplyr::select(ename.x,job.x,ename.y) %>%
  dplyr::rename(ename = ename.x, job = job.x, Manager = ename.y) %>%
  dplyr::mutate( Manager = ifelse(is.na(Manager), "no manager" , Manager) )

Results

# A tibble: 14 x 3
   ename  job       Manager   
   <chr>  <chr>     <chr>     
 1 SMITH  CLERK     FORD      
 2 ALLEN  SALESMAN  BLAKE     
 3 WARD   SALESMAN  BLAKE     
 4 JONES  MANAGER   KING      
 5 MARTIN SALESMAN  BLAKE     
 6 BLAKE  MANAGER   KING      
 7 CLARK  MANAGER   KING      
 8 SCOTT  ANALYST   JONES     
 9 KING   PRESIDENT no manager
10 TURNER SALESMAN  BLAKE     
11 ADAMS  CLERK     SCOTT     
12 JAMES  CLERK     BLAKE     
13 FORD   ANALYST   JONES     
14 MILLER CLERK     CLARK

5. R sqldf Package

emp 테이블을 Self Join하여서 담당 관리자의 이름을 추가하고, 별도로 관리자 사원번호가 없는 직원의 정보를 집합 연산자 union all 지정하여서 두 개 쿼리 결과를 함께 출력한다.

R Programming

%%R

sqldf("select e.ename, e.job, m.ename Manager 
       from   emp e,emp m 
       where  e.mgr = m.empno 

       union all 

       select ename,job,'no manager' 
       from   emp 
       where  mgr is null")

Results

    ename       job    Manager
1   SMITH     CLERK       FORD
2   ALLEN  SALESMAN      BLAKE
3    WARD  SALESMAN      BLAKE
4   JONES   MANAGER       KING
5  MARTIN  SALESMAN      BLAKE
6   BLAKE   MANAGER       KING
7   CLARK   MANAGER       KING
8   SCOTT   ANALYST      JONES
9  TURNER  SALESMAN      BLAKE
10  ADAMS     CLERK      SCOTT
11  JAMES     CLERK      BLAKE
12   FORD   ANALYST      JONES
13 MILLER     CLERK      CLARK
14   KING PRESIDENT no manager

R Programming

%%R

sqldf(" select e.ename, e.job, 
               case when m.ename is not null then m.ename else 'no manager' end Manager 
        from   emp e 
               left join emp m 
                    on e.mgr = m.empno")

Results

    ename       job    Manager
1   SMITH     CLERK       FORD
2   ALLEN  SALESMAN      BLAKE
3    WARD  SALESMAN      BLAKE
4   JONES   MANAGER       KING
5  MARTIN  SALESMAN      BLAKE
6   BLAKE   MANAGER       KING
7   CLARK   MANAGER       KING
8   SCOTT   ANALYST      JONES
9    KING PRESIDENT no manager
10 TURNER  SALESMAN      BLAKE
11  ADAMS     CLERK      SCOTT
12  JAMES     CLERK      BLAKE
13   FORD   ANALYST      JONES
14 MILLER     CLERK      CLARK

6. Python pandasql Package

Python Programming

ps.sqldf("select e.ename, e.job, m.ename Manager \
          from   emp e,emp m                     \
          where  e.mgr=m.empno                   \
          union                                  \
          select ename,job,'no manager'          \
          from   emp                             \
          where  mgr is null").head()

Results

ename	job	Manager
ADAMS	CLERK	SCOTT
ALLEN	SALESMAN	BLAKE
BLAKE	MANAGER	KING
CLARK	MANAGER	KING
FORD	ANALYST	JONES

7. R data.table Package

emp 테이블을 DT Syntax 방식으로 Self Join 하여서 담당 관리자의 이름을 추가하고, 별도로 관리자 사원번호가 없는 직원의 정보를 집합 연산자 data.table::funion 지정하여서 두 개 쿼리 결과를 함께 출력한다.

Cross Join 생성 :113번 예제 참조

R Programming

%%R

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

data.table::funion ( DT[DT, nomatch=NULL, on = .( mgr=empno ), .(ename, job, manager = i.ename)] ,
                     DT[is.na(mgr) , .(ename, job, manager = 'no manager') ]
                    )

Results

     ename       job    manager
 1:  SCOTT   ANALYST      JONES
 2:   FORD   ANALYST      JONES
 3:  ALLEN  SALESMAN      BLAKE
 4:   WARD  SALESMAN      BLAKE
 5: MARTIN  SALESMAN      BLAKE
 6: TURNER  SALESMAN      BLAKE
 7:  JAMES     CLERK      BLAKE
 8: MILLER     CLERK      CLARK
 9:  ADAMS     CLERK      SCOTT
10:  JONES   MANAGER       KING
11:  BLAKE   MANAGER       KING
12:  CLARK   MANAGER       KING
13:  SMITH     CLERK       FORD
14:   KING PRESIDENT no manager

emp 테이블(‘mgr’)을 기준으로 emp 테이블(‘empno’)을 DT Syntax 방식으로 left join을 수행하여서 해당 관리자의 이름을 검색한다. 만약 담당 관리자의 이름이 존재하지 않는 경우 ifelse 조건문을 사용하여서 ‘no manager’로 표시한다.

DT 방식의 Left join으로 조인 : Join 내에서 .() 구문으로 변수 선택 시 i.ename이 null인 “King”의 자료가 반환이 안 됨.

R Programming

%%R

# 첫 번째 결합문 내에서 .()을 통하여 칼럼 선택과 조건문 사용 시 i.ename이 null인 "King"의 자료가 반환이 안 됨.
# 'King' 누락 : DT[DT, nomatch=NULL, on = .( mgr = empno), .(ename , job)]
DT[DT, nomatch=NULL, on = .( mgr = empno), manager := i.ename][,.(ename , job, manager = ifelse(is.na(manager), "no manager" , manager ) ) ]

Results

     ename       job    manager
 1:  SMITH     CLERK       FORD
 2:  ALLEN  SALESMAN      BLAKE
 3:   WARD  SALESMAN      BLAKE
 4:  JONES   MANAGER       KING
 5: MARTIN  SALESMAN      BLAKE
 6:  BLAKE   MANAGER       KING
 7:  CLARK   MANAGER       KING
 8:  SCOTT   ANALYST      JONES
 9:   KING PRESIDENT no manager
10: TURNER  SALESMAN      BLAKE
11:  ADAMS     CLERK      SCOTT
12:  JAMES     CLERK      BLAKE
13:   FORD   ANALYST      JONES
14: MILLER     CLERK      CLARK

emp 테이블(‘mgr’)을 기준으로 emp 테이블(‘empno’)을 DT Syntax 방식으로 right join을 수행하여서 해당 관리자의 이름을 검색한다. 만약 담당 관리자의 이름이 존재하지 않는 경우 ifelse 조건문을 사용하여서 ‘no manager’로 표시한다.

DT 방식 Right Join으로 처리 : Left join으로 처리 시 i.ename이 null인 “King”의 자료가 반환이 안 됨.

R Programming

%%R

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

DT[DT, on = .( empno=mgr ),.(i.ename,i.job, manager = ifelse(is.na(ename), "no manager" , ename )) ]

Results

    i.ename     i.job    manager
 1:   SMITH     CLERK       FORD
 2:   ALLEN  SALESMAN      BLAKE
 3:    WARD  SALESMAN      BLAKE
 4:   JONES   MANAGER       KING
 5:  MARTIN  SALESMAN      BLAKE
 6:   BLAKE   MANAGER       KING
 7:   CLARK   MANAGER       KING
 8:   SCOTT   ANALYST      JONES
 9:    KING PRESIDENT no manager
10:  TURNER  SALESMAN      BLAKE
11:   ADAMS     CLERK      SCOTT
12:   JAMES     CLERK      BLAKE
13:    FORD   ANALYST      JONES
14:  MILLER     CLERK      CLARK

emp 테이블(‘mgr’)을 기준으로 emp 테이블(‘empno’)을 Merge 방식으로 left join을 수행하여서 해당 관리자의 이름을 검색한다. 만약 담당 관리자의 이름이 존재하지 않는 경우 ifelse 조건문을 사용하여서 ‘no manager’로 표시한다.

merge 방식 Left join 수행

R Programming

%%R

merge(DT,DT, by.x="mgr", by.y="empno", all.x=TRUE)[,.(enme = ename.x, job = job.x, manager = ifelse(is.na(ename.y), "no manager" , ename.y )) ]

Results

      enme       job    manager
 1:   KING PRESIDENT no manager
 2:  SCOTT   ANALYST      JONES
 3:   FORD   ANALYST      JONES
 4:  ALLEN  SALESMAN      BLAKE
 5:   WARD  SALESMAN      BLAKE
 6: MARTIN  SALESMAN      BLAKE
 7: TURNER  SALESMAN      BLAKE
 8:  JAMES     CLERK      BLAKE
 9: MILLER     CLERK      CLARK
10:  ADAMS     CLERK      SCOTT
11:  JONES   MANAGER       KING
12:  BLAKE   MANAGER       KING
13:  CLARK   MANAGER       KING
14:  SMITH     CLERK       FORD

8. SAS Proc SQL

SAS Programming

%%SAS sas

PROC SQL;
  CREATE TABLE STATSAS_1 AS
    SELECT E.ENAME, E.JOB, M.ENAME AS MANAGER 
    FROM   EMP E,EMP M 
    WHERE  E.MGR=M.EMPNO 

    UNION 

    SELECT ENAME,JOB,'NO MANAGER' AS MANAGER 
    FROM   EMP 
    WHERE  MGR IS NULL;
QUIT;
PROC PRINT;RUN;

Results

ename	job	MANAGER
ADAMS	CLERK	SCOTT
ALLEN	SALESMAN	BLAKE
BLAKE	MANAGER	KING
CLARK	MANAGER	KING
FORD	ANALYST	JONES
JAMES	CLERK	BLAKE
JONES	MANAGER	KING
KING	PRESIDEN	NO MANAGER
MARTIN	SALESMAN	BLAKE
MILLER	CLERK	CLARK
SCOTT	ANALYST	JONES
SMITH	CLERK	FORD
TURNER	SALESMAN	BLAKE
WARD	SALESMAN	BLAKE

9. SAS Data Step

SAS Programming

%%SAS sas

PROC SORT DATA=EMP OUT=EMP_1( RENAME=( MGR = MGR_EMPNO
                                       SAL = EMP_SAL));
     BY MGR;
RUN;

PROC SORT DATA=EMP OUT=EMP_2( RENAME=( EMPNO = MGR_EMPNO 
                                       ENAME = MGR_ENAME)
                              KEEP=EMPNO ENAME);
     BY EMPNO;
RUN;

DATA STATSAS_2;
 MERGE EMP_1(IN=A) EMP_2(IN=B);
     BY MGR_EMPNO;
     IF A AND B THEN OUTPUT;
     KEEP ENAME JOB MGR_ENAME;
RUN;

DATA STATSAS_3;
 SET EMP;
     MGR_ENAME = 'NO MGR';
     KEEP ENAME JOB MGR_ENAME;
     WHERE  MGR = .;
RUN;

DATA STATSAS_4;
 SET STATSAS_2
     STATSAS_3;
RUN;

PROC PRINT data=STATSAS_4;RUN;

Results

ename	job	MGR_ENAME
SCOTT	ANALYST	JONES
FORD	ANALYST	JONES
ALLEN	SALESMAN	BLAKE
WARD	SALESMAN	BLAKE
MARTIN	SALESMAN	BLAKE
TURNER	SALESMAN	BLAKE
JAMES	CLERK	BLAKE
MILLER	CLERK	CLARK
ADAMS	CLERK	SCOTT
JONES	MANAGER	KING
BLAKE	MANAGER	KING
CLARK	MANAGER	KING
SMITH	CLERK	FORD
KING	PRESIDEN	NO MGR

10. Python Dfply Package

Python Programming

@pipe
def inner_join_merge(df, other, left_on,right_on,suffixes=['_x','_y']):

    joined = df.merge(other, how='inner', left_on=left_on,
                      right_on=right_on , suffixes=suffixes)
    return joined

emp                                                                 >> \
  inner_join_merge( emp , left_on  = ["mgr"], right_on = ["empno"]) >> \
  select(X.ename_x, X.job_x, X.ename_y)                             >> \
  rename( ename = X.ename_x, job = X.job_x, Manager = X.ename_y)    >> \
  union ( emp >> filter_by( X.mgr.isna() ) >> select(X.ename,X.job) >> mutate(Manager = 'no manager') )

Results

ename	job	Manager
SMITH	CLERK	FORD
ALLEN	SALESMAN	BLAKE
WARD	SALESMAN	BLAKE
MARTIN	SALESMAN	BLAKE
TURNER	SALESMAN	BLAKE
JAMES	CLERK	BLAKE
JONES	MANAGER	KING
BLAKE	MANAGER	KING
CLARK	MANAGER	KING
SCOTT	ANALYST	JONES
FORD	ANALYST	JONES
ADAMS	CLERK	SCOTT
MILLER	CLERK	CLARK
KING	PRESIDENT	no manager

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

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