포스팅 목차
133. Display those employees who joined the company before 15th of the month?
* 입사일자가 매월 15일 이전에 입사한 직원들의 정보를 출력하시오.
- 파이썬 & R 패키지 호출 및 예제 데이터 생성 링크
- 유사문제 : 97 / 103 / 104
- [데이터 추출] 특정 날짜에 해당하는 데이터 추출 - 일자 추출
- 데이터 전처리 - SQL, Pandas, R Prog, Dplyr, Dfply, SQLDF, PANDASQL, DATA.TABLE, SAS, Proc Sql
|
1. Oracle(오라클)
입사일자에서 일자에 해당하는 부분을 추출하여서 15일 이전에 입사한 직원 정보를 출력한다.
| Oracle Programming |
select ename
from emp
where to_char(hiredate,'DD') < 15;
2. Python Pandas(파이썬)
- [참고] 현재 일자 출력
| Python Programming |
from datetime import datetime
timestamp=datetime.now()
print("현재 Timestamp :",timestamp)
# 현재 timestamp (yyyy-mm-dd, HH:MM:SS)
cur_day_format = timestamp.strftime("%Y-%m-%d,%H:%M:%S ")
print("현재 Timestamp (YYYY-MM-DD, HH:MM:SS):", cur_day_format)
# 현재일자 (yyyymmdd format)
cur_day_format = timestamp.strftime("%Y%m%d")
print("현재 Date(YYYYMMDD):", cur_day_format)
# 현재일자 (dd-mm-yyyy format)
cur_day_format=timestamp.strftime("%d-%m-%Y")
print("현재 Date(DD-MM-YYYY):",cur_day_format)
# 현재일자 ( dd/mm/yyyy format )
cur_day_format=timestamp.strftime("%d/%m/%Y")
print("현재 Date(DD-MM-YYYY):",cur_day_format)
# 현재일자 ( textual month day and Year(Month dd, YYYY) )
cur_day_format = timestamp.strftime("%B %d, %Y")
print("현재 Date(Month DD,YYYY):", cur_day_format)
# 현재일자 ( textual day and DD textual Month , YYYY )
cur_day_format =timestamp.strftime("%A %d %B, %Y")
print("현재 Date(Day DD Month, YYYY):", cur_day_format)
| Results |
현재 Timestamp : 2021-03-28 00:59:55.062120
현재 Timestamp (YYYY-MM-DD, HH:MM:SS): 2021-03-28,00:59:55
현재 Date(YYYYMMDD): 20210328
현재 Date(DD-MM-YYYY): 28-03-2021
현재 Date(DD-MM-YYYY): 28/03/2021
현재 Date(Month DD,YYYY): March 28, 2021
현재 Date(Day DD Month, YYYY): Sunday 28 March, 2021
Series.str.slice() 함수를 사용하여 입사일자(‘hiredate’)에서 일자 부분을 추출한 후 15일 이전에 입사한 직원의 정보를 출력한다.
| Python Programming |
emp [ pd.to_numeric(emp['hiredate'].str.slice(8,10)) < 15 ]
| Results |
| empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | comm | deptno | |
| 3 | 7566 | JONES | MANAGER | 7839.0 | 1981/04/02 | 2975 | NaN | 20 |
| 5 | 7698 | BLAKE | MANAGER | 7839.0 | 1981/03/01 | 2850 | NaN | 30 |
| 6 | 7782 | CLARK | MANAGER | 7839.0 | 1981/01/09 | 2450 | NaN | 10 |
| 7 | 7788 | SCOTT | ANALYST | 7566.0 | 1982/12/09 | 3000 | NaN | 20 |
| 9 | 7844 | TURNER | SALESMAN | 7698.0 | 1981/09/08 | 1500 | 0.0 | 30 |
| 10 | 7876 | ADAMS | CLERK | 7788.0 | 1983/01/12 | 1100 | NaN | 20 |
| 11 | 7900 | JAMES | CLERK | 7698.0 | 1981/12/03 | 950 | NaN | 30 |
| 12 | 7902 | FORD | ANALYST | 7566.0 | 1981/12/03 | 3000 | NaN | 20 |
3. R Programming (R Package)
base::substr() 함수를 사용하여 입사일자(‘hiredate’)에서 일자 부분을 추출한 후 15일 이전에 입사한 직원의 정보를 출력한다.
| R Programming |
%%R
emp[ ( as.numeric(base::substr(emp$hiredate,9,10)) ) < 15 , ]
| Results |
# A tibble: 8 x 8
empno ename job mgr hiredate sal comm deptno
<dbl> <chr> <chr> <dbl> <date> <dbl> <dbl> <dbl>
1 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975 NA 20
2 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-03-01 2850 NA 30
3 7782 CLARK MANAGER 7839 1981-01-09 2450 NA 10
4 7788 SCOTT ANALYST 7566 1982-12-09 3000 NA 20
5 7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-09-08 1500 0 30
6 7876 ADAMS CLERK 7788 1983-01-12 1100 NA 20
7 7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-03 950 NA 30
8 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 3000 NA 20
4. R Dplyr Package
stringr::str_sub 함수를 사용하여 입사일자(‘hiredate’)에서 일자 부분을 추출한 후 dplyr::filter() 함수를 사용하여서 15일 이전에 입사한 직원의 정보를 출력한다.
| R Programming |
%%R
library(stringi)
emp %>%
dplyr::filter( as.numeric(stringr::str_sub(hiredate,9,10)) < 15 )
| Results |
# A tibble: 8 x 8
empno ename job mgr hiredate sal comm deptno
<dbl> <chr> <chr> <dbl> <date> <dbl> <dbl> <dbl>
1 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975 NA 20
2 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-03-01 2850 NA 30
3 7782 CLARK MANAGER 7839 1981-01-09 2450 NA 10
4 7788 SCOTT ANALYST 7566 1982-12-09 3000 NA 20
5 7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-09-08 1500 0 30
6 7876 ADAMS CLERK 7788 1983-01-12 1100 NA 20
7 7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-03 950 NA 30
8 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 3000 NA 20
5. R sqldf Package
입사일자에서 일자에 해당하는 부분을 추출하여서 15일 이전에 입사한 직원 정보를 출력한다.
- 현재 hiredate가 “real” 형태로 저장되어 있어서 datetime 함수를 사용하여서 문자형을 전환 후 substr() 함수를 사용하여서 일자를 추출하고, cast 함수로 문자를 정수로 변환 후 15일 이전에 입사한 직원들을 선택한다.
- to_char(hiredate,’DD’) : 77 / 126 / 129 / 130 / 133
| R Programming |
%%R
sqldf(" select empno,ename,
typeof(hiredate) hire_type,
cast(substr(datetime(hiredate * 3600 * 24,'unixepoch'),9,2) as int) hire_day
from emp
where cast(substr(datetime(hiredate * 3600 * 24,'unixepoch'),9,2) as int) < 15 ")
| Results |
empno ename hire_type hire_day
1 7566 JONES real 2
2 7698 BLAKE real 1
3 7782 CLARK real 9
4 7788 SCOTT real 9
5 7844 TURNER real 8
6 7876 ADAMS real 12
7 7900 JAMES real 3
8 7902 FORD real 3
6. Python pandasql Package
strftime 함수에 %d format을 지정하여서 입사일자(‘hiredate’)에서 일자 부분을 추출하고, cast 함수로 문자를 정수로 변환 후 15일 이전에 입사한 직원들을 선택한다.
| Python Programming |
ps.sqldf(" select empno,ename, \
strftime('%Y%m%d',(substr(hiredate,1,4)||'-'||substr(hiredate,6,2)||'-'||substr(hiredate,9,2))) hire_date, \
typeof(strftime('%Y%m%d',(substr(hiredate,1,4)||'-'||substr(hiredate,6,2)||'-'||substr(hiredate,9,2)))) hire_type, \
strftime('%d',(substr(hiredate,1,4)||'-'||substr(hiredate,6,2)||'-'||substr(hiredate,9,2))) hire_day, \
cast(strftime('%d',(substr(hiredate,1,4)||'-'||substr(hiredate,6,2)||'-'||substr(hiredate,9,2))) as int) hire_day_int \
from emp \
where cast(strftime('%d',(substr(hiredate,1,4)||'-'||substr(hiredate,6,2)||'-'||substr(hiredate,9,2))) as int) < 15;")
| Results |
| empno | ename | hire_date | hire_type | hire_day | hire_day_int | |
| 0 | 7566 | JONES | 19810402 | text | 02 | 2 |
| 1 | 7698 | BLAKE | 19810301 | text | 01 | 1 |
| 2 | 7782 | CLARK | 19810109 | text | 09 | 9 |
| 3 | 7788 | SCOTT | 19821209 | text | 09 | 9 |
| 4 | 7844 | TURNER | 19810908 | text | 08 | 8 |
| 5 | 7876 | ADAMS | 19830112 | text | 12 | 12 |
| 6 | 7900 | JAMES | 19811203 | text | 03 | 3 |
| 7 | 7902 | FORD | 19811203 | text | 03 | 3 |
7. R data.table Package
stringr::str_sub 함수를 사용하여 입사일자(‘hiredate’)에서 일자 부분을 추출한 후 15일 이전에 입사한 직원들의 정보를 출력한다.
| R Programming |
%%R
DT <- data.table(emp)
dept_DT <- data.table(dept)
salgrade_DT <- data.table(salgrade)
DT[ as.numeric(stringr::str_sub(hiredate,9,10)) < 15 , ]
| Results |
empno ename job mgr hiredate sal comm deptno
1: 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975 NA 20
2: 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-03-01 2850 NA 30
3: 7782 CLARK MANAGER 7839 1981-01-09 2450 NA 10
4: 7788 SCOTT ANALYST 7566 1982-12-09 3000 NA 20
5: 7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-09-08 1500 0 30
6: 7876 ADAMS CLERK 7788 1983-01-12 1100 NA 20
7: 7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-03 950 NA 30
8: 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 3000 NA 20
8. SAS Proc SQL
입사일자에서 일자에 해당하는 부분을 추출하여서 15일 이전에 입사한 직원 정보를 출력한다.
| SAS Programming |
%%SAS sas
PROC SQL;
CREATE TABLE STATSAS_1 AS
select A.*,
INPUT(PUT(hiredate,DAY.),8.) AS DAY_NUM,
DAY(hiredate) AS DAY_NUM2
from emp A
WHERE DAY(hiredate) < 15;
QUIT;
PROC PRINT Data=STATSAS_1(Drop=job sal comm);RUN;
| Results |
| OBS | empno | ename | mgr | hiredate | deptno | DAY_NUM | DAY_NUM2 |
| 1 | 7566 | JONES | 7839 | 1981-04-02 | 20 | 2 | 2 |
| 2 | 7698 | BLAKE | 7839 | 1981-03-01 | 30 | 1 | 1 |
| 3 | 7782 | CLARK | 7839 | 1981-01-09 | 10 | 9 | 9 |
| 4 | 7788 | SCOTT | 7566 | 1982-12-09 | 20 | 9 | 9 |
| 5 | 7844 | TURNER | 7698 | 1981-09-08 | 30 | 8 | 8 |
| 6 | 7876 | ADAMS | 7788 | 1983-01-12 | 20 | 12 | 12 |
| 7 | 7900 | JAMES | 7698 | 1981-12-03 | 30 | 3 | 3 |
| 8 | 7902 | FORD | 7566 | 1981-12-03 | 20 | 3 | 3 |
9. SAS Data Step
| SAS Programming |
%%SAS sas
DATA STATSAS_2;
SET EMP;
DAY_NUM_1 = INPUT(PUT(hiredate,DAY.),8.);
DAY_NUM_2 = DAY(hiredate);
WHERE DAY(hiredate) < 15;
RUN;
PROC PRINT Data=STATSAS_1(Drop=job sal comm);RUN;
| Results |
| OBS | empno | ename | mgr | hiredate | deptno | DAY_NUM | DAY_NUM2 |
| 1 | 7566 | JONES | 7839 | 1981-04-02 | 20 | 2 | 2 |
| 2 | 7698 | BLAKE | 7839 | 1981-03-01 | 30 | 1 | 1 |
| 3 | 7782 | CLARK | 7839 | 1981-01-09 | 10 | 9 | 9 |
| 4 | 7788 | SCOTT | 7566 | 1982-12-09 | 20 | 9 | 9 |
| 5 | 7844 | TURNER | 7698 | 1981-09-08 | 30 | 8 | 8 |
| 6 | 7876 | ADAMS | 7788 | 1983-01-12 | 20 | 12 | 12 |
| 7 | 7900 | JAMES | 7698 | 1981-12-03 | 30 | 3 | 3 |
| 8 | 7902 | FORD | 7566 | 1981-12-03 | 20 | 3 | 3 |
10. Python Dfply Package
| Python Programming |
emp >> \
filter_by ( make_symbolic(pd.to_numeric)(X.hiredate.str.slice(8,10)) < 15 )
| Results |
| empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | comm | deptno | |
| 3 | 7566 | JONES | MANAGER | 7839.0 | 1981/04/02 | 2975 | NaN | 20 |
| 5 | 7698 | BLAKE | MANAGER | 7839.0 | 1981/03/01 | 2850 | NaN | 30 |
| 6 | 7782 | CLARK | MANAGER | 7839.0 | 1981/01/09 | 2450 | NaN | 10 |
| 7 | 7788 | SCOTT | ANALYST | 7566.0 | 1982/12/09 | 3000 | NaN | 20 |
| 9 | 7844 | TURNER | SALESMAN | 7698.0 | 1981/09/08 | 1500 | 0.0 | 30 |
| 10 | 7876 | ADAMS | CLERK | 7788.0 | 1983/01/12 | 1100 | NaN | 20 |
| 11 | 7900 | JAMES | CLERK | 7698.0 | 1981/12/03 | 950 | NaN | 30 |
| 12 | 7902 | FORD | ANALYST | 7566.0 | 1981/12/03 | 3000 | NaN | 20 |
[SQL, Pandas, R Prog, Dplyr, SQLDF, PANDASQL, DATA.TABLE] SQL EMP 예제로 만나는 테이블 데이터 전처리 방법 리스트
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