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통계프로그램 비교 시리즈/프로그래밍비교(Oracle,Python,R,SAS)

[비상관 서브쿼리(In)] 특정 조건을 만족하는 데이터 추출 - 131 (오라클 SQL, R, Python, SAS)

by 기서무나구물 2022. 12. 18.

포스팅 목차

     

    131. Display those employees who are working in sales or research?

     

    * 영업부서(‘SALES’) 또는 연구부서(‘RESEARCH’)에서 근무하고 있는 직원들의 정보를 출력하시오.

     

    • Oracle : 비상관 서브쿼리, in 연산자
    • 파이썬 Pandas : isin()
    • R 프로그래밍 : %in%, unlist()
    • R Dplyr Package : %in%, unlist()
    • R sqldf Package : 비상관 서브쿼리, in 연산자
    • Python pandasql Package : 비상관 서브쿼리, in 연산자
    • R data.table Package : %in%, unlist()
    • SAS Proc SQL : 비상관 서브쿼리, in 연산자
    • SAS Data Step : Merge 구문, IF 조건문
    • Python Dfply Package : @pipe & def 사용자 정의 함수(pull_list), isin(),filter_by()
    • 파이썬 Base 프로그래밍 :

     

    1. Oracle(오라클)

    서브쿼리를 사용하여서 부서정보테이블(DEPT)에서 영업부서와 연구부서에 해당하는 부서 코드(‘deptno’)를 선택 후 직원정보테이블(EMP)에서 해당 부서코드에서 근무하고 있는 직원들의 정보를 출력한다.

     

    Oracle Programming 
    select * 
from   emp 
where  deptno in ( select deptno from dept where dname in ('SALES','RESEARCH') );

     

    2. Python Pandas(파이썬)

    부서정보테이블(DEPT)에서 영업부서와 연구부서에 해당하는 부서코드(‘deptno’)를 선택 후 isin() 함수를 사용하여서 직원정보테이블(EMP)에서 해당 부서코드(20,30)에서 근무하고 있는 직원들의 정보를 출력한다.

     

    Python Programming 
    print(dept[dept['dname'].isin(['SALES','RESEARCH'])]['deptno'])

emp[emp['deptno'].isin(dept[dept['dname'].isin(['SALES','RESEARCH'])]['deptno'])].head()

     

    Results 
    1    20
2    30
Name: deptno, dtype: int64

     

    Results
      empno ename job mgr hiredate sal comm deptno
    0 7369 SMITH CLERK 7902.0 1980/12/17 800 NaN 20
    1 7499 ALLEN SALESMAN 7698.0 1981/02/20 1600 300.0 30
    2 7521 WARD SALESMAN 7698.0 1981/02/22 1250 500.0 30
    3 7566 JONES MANAGER 7839.0 1981/04/02 2975 NaN 20
    4 7654 MARTIN SALESMAN 7698.0 1981/09/28 1250 1400.0 30

     

    3. R Programming (R Package)

    부서정보테이블(DEPT)에서 영업부서와 연구부서에 해당하는 부서코드(‘deptno’)를 선택 후 %in% 함수를 사용하여서 직원정보테이블(EMP)에서 해당 부서코드(20,30)에서 근무하고 있는 직원들의 정보를 출력한다.

     

    R Programming 
    %%R

# print( unlist( dept[ dept$dname %in% c('SALES','RESEARCH') , 'deptno' ] ) )

emp [ emp$deptno %in% unlist( dept[ dept$dname %in% c('SALES','RESEARCH') , 'deptno' ] ) , ] %>% head()

     

    Results 
    # A tibble: 11 x 8
   empno ename  job        mgr hiredate     sal  comm deptno
   <dbl> <chr>  <chr>    <dbl> <date>     <dbl> <dbl>  <dbl>
 1  7369 SMITH  CLERK     7902 1980-12-17   800    NA     20
 2  7499 ALLEN  SALESMAN  7698 1981-02-20  1600   300     30
 3  7521 WARD   SALESMAN  7698 1981-02-22  1250   500     30
 4  7566 JONES  MANAGER   7839 1981-04-02  2975    NA     20
 5  7654 MARTIN SALESMAN  7698 1981-09-28  1250  1400     30
 6  7698 BLAKE  MANAGER   7839 1981-03-01  2850    NA     30
 7  7788 SCOTT  ANALYST   7566 1982-12-09  3000    NA     20
 8  7844 TURNER SALESMAN  7698 1981-09-08  1500     0     30
 9  7876 ADAMS  CLERK     7788 1983-01-12  1100    NA     20
10  7900 JAMES  CLERK     7698 1981-12-03   950    NA     30
11  7902 FORD   ANALYST   7566 1981-12-03  3000    NA     20

     

    4. R Dplyr Package

    부서정보테이블(DEPT)에서 영업부서와 연구부서에 해당하는 부서코드(‘deptno’)를 선택 후 dplyr::filter() 함수를 사용하여서 직원정보테이블(EMP)에서 해당 부서코드(20,30)에서 근무하고 있는 직원들의 정보를 출력한다.

     

    R Programming 
    %%R

# unlist(dept %>% dplyr::filter(dname %in% c('SALES','RESEARCH' )) %>% dplyr::select(deptno))

emp %>% 
  dplyr::filter( deptno %in% ( dept %>% dplyr::filter(dname %in% c('SALES','RESEARCH' )) %>% 
                                        dplyr::select(deptno) %>% unlist() )) %>%
  head()

     

    Results 
    # A tibble: 6 x 8
  empno ename  job        mgr hiredate     sal  comm deptno
  <dbl> <chr>  <chr>    <dbl> <date>     <dbl> <dbl>  <dbl>
1  7369 SMITH  CLERK     7902 1980-12-17   800    NA     20
2  7499 ALLEN  SALESMAN  7698 1981-02-20  1600   300     30
3  7521 WARD   SALESMAN  7698 1981-02-22  1250   500     30
4  7566 JONES  MANAGER   7839 1981-04-02  2975    NA     20
5  7654 MARTIN SALESMAN  7698 1981-09-28  1250  1400     30
6  7698 BLAKE  MANAGER   7839 1981-03-01  2850    NA     30

     

    5. R sqldf Package

    서브쿼리를 사용하여서 부서정보테이블(DEPT)에서 영업부서와 연구부서에 해당하는 부서코드(‘deptno’)를 선택 후 직원정보테이블(EMP)에서 해당 부서코드에서 근무하고 있는 직원들의 정보를 출력한다.

     

    R Programming 
    %%R

sqldf(" select * 
        from   emp 
        where  deptno in (select deptno from dept where dname in('SALES','RESEARCH'));") %>% head()

     

    Results 
      empno  ename      job  mgr   hiredate  sal comm deptno
1  7369  SMITH    CLERK 7902 1980-12-17  800   NA     20
2  7499  ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600  300     30
3  7521   WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250  500     30
4  7566  JONES  MANAGER 7839 1981-04-02 2975   NA     20
5  7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400     30
6  7698  BLAKE  MANAGER 7839 1981-03-01 2850   NA     30

     

    6. Python pandasql Package

    서브쿼리를 사용하여서 부서정보테이블(DEPT)에서 영업부서와 연구부서에 해당하는 부서코드(‘deptno’)를 선택 후 직원정보테이블(EMP)에서 해당 부서코드에서 근무하고 있는 직원들의 정보를 출력한다.

     

    Python Programming 
    ps.sqldf(" select * from emp           \
           where  deptno in (select deptno from dept where dname in('SALES','RESEARCH'));").head()

     

    Results
      empno ename job mgr hiredate sal comm deptno
    0 7369 SMITH CLERK 7902.0 1980/12/17 800 NaN 20
    1 7499 ALLEN SALESMAN 7698.0 1981/02/20 1600 300.0 30
    2 7521 WARD SALESMAN 7698.0 1981/02/22 1250 500.0 30
    3 7566 JONES MANAGER 7839.0 1981/04/02 2975 NaN 20
    4 7654 MARTIN SALESMAN 7698.0 1981/09/28 1250 1400.0 30

     

    7. R data.table Package

    부서정보테이블(DEPT)에서 영업부서와 연구부서에 해당하는 부서코드(‘deptno’)를 선택 후 %in% 함수를 사용하여서 직원정보테이블(EMP)에서 해당 부서코드(20,30)에서 근무하고 있는 직원들의 정보를 출력한다.

     

    R Programming 
    %%R

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

# dept_DT[dname %in% c("SALES", "RESEARCH"), .(deptno)]

DT[ deptno %in% unlist(dept_DT[dname %in% c("SALES", "RESEARCH"), .(deptno)]) ][1:5, ]

     

    Results 
       empno  ename      job  mgr   hiredate  sal comm deptno
1:  7369  SMITH    CLERK 7902 1980-12-17  800   NA     20
2:  7499  ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600  300     30
3:  7521   WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250  500     30
4:  7566  JONES  MANAGER 7839 1981-04-02 2975   NA     20
5:  7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400     30

     

    8. SAS Proc SQL

    서브쿼리를 사용하여서 부서정보테이블(DEPT)에서 영업부서와 연구부서에 해당하는 부서코드(‘deptno’)를 선택 후 직원정보테이블(EMP)에서 해당 부서코드에서 근무하고 있는 직원들의 정보를 출력한다.

     

    SAS Programming 
    %%SAS sas

PROC SQL;
  CREATE TABLE STATSAS_1 AS
    select * 
    from   emp 
    where  deptno in ( select deptno from dept where dname in ('SALES','RESEARCH') );
QUIT;
PROC PRINT data=STATSAS_1(obs=5);RUN;

     

    Results
    OBS empno ename job mgr hiredate sal comm deptno
    1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800 . 20
    2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600 300 30
    3 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250 500 30
    4 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975 . 20
    5 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400 30

     

    9. SAS Data Step

     

    SAS Programming 
    %%SAS sas

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

DATA STATSAS_3; 
 MERGE EMP_1(IN=A) dept(where=(dname in ('SALES','RESEARCH')) IN=B);
     BY deptno;
     IF A AND B;
RUN;

PROC PRINT data=STATSAS_1(obs=5);RUN;

     

    Results
    OBS empno ename job mgr hiredate sal comm deptno
    1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800 . 20
    2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600 300 30
    3 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250 500 30
    4 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975 . 20
    5 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400 30

     

    10. Python Dfply Package

     

    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.isin( dept >> filter_by(X.dname.isin(['SALES','RESEARCH'])) >> select(X.deptno) >> pull_list("deptno") ) ) >> \
  head()

     


    Results
      empno ename job mgr hiredate sal comm deptno
    0 7369 SMITH CLERK 7902.0 1980/12/17 800 NaN 20
    1 7499 ALLEN SALESMAN 7698.0 1981/02/20 1600 300.0 30
    2 7521 WARD SALESMAN 7698.0 1981/02/22 1250 500.0 30
    3 7566 JONES MANAGER 7839.0 1981/04/02 2975 NaN 20
    4 7654 MARTIN SALESMAN 7698.0 1981/09/28 1250 1400.0 30

     

     

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

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