[데이터 추출] 특정 조건을 해당하는 데이터 삭제 - 비상관 서브쿼리(In), Having count()

포스팅 목차

134. Delete those records where no of employee in a particular department is less than 4?

* 특정 부서의 직원이 4명 미만인 부서에서 근무하고 있는 직원들의 정보를 삭제하시오.

파이썬 & R 패키지 호출 및 예제 데이터 생성 링크
Delete 구문 유사문제 : 99/119/120 / 134 / 135
Having & Subquery 유사문제 : 110
[데이터 추출] 특정 조건을 해당하는 데이터 삭제 - 비상관 서브쿼리(In), Having count()
데이터 전처리

(SQL, Pandas, R Prog, Dplyr, Dfply, SQLDF, PANDASQL, DATA.TABLE, SAS, Proc Sql)

Oracle : Delete 구문, 비상관 서브쿼리, Having count(*)
파이썬 Pandas : isin(), NOT('~') 연산자, groupby(), count(), query(), pd.merge()
R 프로그래밍 : NOT('!') 연산자, unlist(), subset(), aggregate() 의 length, %in%, merge()
R Dplyr Package : NOT('!') 연산자, dplyr::tally(), dplyr::pull(), dplyr::inner_join()
R sqldf Package : Delete 구문, 비상관 서브쿼리, Having count(*)
Python pandasql Package : Delete 구문, 비상관 서브쿼리, Having count(*)
R data.table Package : %in%, NOT('!') 연산자, .N, DT Syntax 방식의 데이터 결합
SAS Proc SQL : Delete 구문, 비상관 서브쿼리, Having count(*), 논리적 삭제
SAS Data Step : proc summary 의 n, Merge 구문, IF 조건문, Delete 구문
Python Dfply Package : NOT('~') 연산자, summarize() 의 count(), @dfpipe & def 사용자 정의 함수(pull_fun)
파이썬 Base 프로그래밍 :

1. Oracle(오라클)

서브쿼리를 사용하여서 emp테이블에서 부서원 수가 4명 미만인 부서번호를 선택 후 해당 부서번호에 해당하는 직원들의 정보를 삭제한다.

Oracle Programming

create table emp_copy as
  select *
  from   emp;

delete from emp_copy 
where  deptno in (select deptno from emp_copy group by deptno having count(*) < 4 );

select *
from   emp_copy;

서브쿼리를 사용하여서 emp테이블에서 부서원 수가 4명 이상인 부서번호를 선택 후 해당 부서번호에 해당하는 직원들의 정보를 출력한다.

Oracle Programming

select * 
from   emp 
where  deptno in (select deptno from emp group by deptno having count(*) >=4 );

2. Python Pandas(파이썬)

emp테이블에서 부서번호(‘deptno’) 별로 사원수를 카운트 하고, query() 함수를 사용하여서 사원수가 4명 미만인 부서번호를 선택 후 해당 부서번호에 해당하는 직원들의 정보를 제외한(not 연산자 - ‘~’) 4명 이상인 부서에서 근무하는 직원들의 정보를 출력한다.

Python Programming

emp[~ emp.deptno.isin(emp.groupby('deptno')['empno'].count().reset_index().query('empno < 4').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

emp테이블에서 부서번호(‘deptno’) 별로 사원수를 카운트 하고, query() 함수를 사용하여서 사원수가 4명 이상인 부서번호를 선택 후 해당 부서번호에서 근무하는 직원들의 정보를 출력한다.

Python Programming

emp[emp.deptno.isin(emp.groupby('deptno')['empno'].count().reset_index().query('empno > 3').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

emp테이블에서 부서번호(‘deptno’) 별로 사원수를 카운트 한 후 사원수가 4명 이상인 부서를 선택하고, 이 결과를 emp 테이블과 내부조인(Inner Join)으로 결합하여서 사원수가 4명 이상인 부서에서 근무하는 직원들의 정보를 출력한다.

Python Programming

pd.merge( emp, (emp.groupby('deptno')['empno'].count().reset_index().query('empno > 3')), 
          how='inner', left_on=['deptno'], right_on=['deptno']).head()

Results

	empno_x	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno	empno_y
0	7369	SMITH	CLERK	7902.0	1980/12/17	800	NaN	20	5
1	7566	JONES	MANAGER	7839.0	1981/04/02	2975	NaN	20	5
2	7788	SCOTT	ANALYST	7566.0	1982/12/09	3000	NaN	20	5
3	7876	ADAMS	CLERK	7788.0	1983/01/12	1100	NaN	20	5
4	7902	FORD	ANALYST	7566.0	1981/12/03	3000	NaN	20	5

3. R Programming (R Package)

emp테이블에서 부서번호(‘deptno’) 별로 사원수를 카운트 하고, subset() 함수를 사용하여서 사원수가 4명 미만인 부서번호를 선택 후 해당 부서번호에 해당하는 직원들의 정보를 제외한(not 연산자 - ‘!’) 4명 이상인 부서에서 근무하는 직원들의 정보를 출력한다.

R Programming

%%R

emp[! emp$deptno %in% unlist( subset( aggregate(empno~deptno, emp, length),empno<4 )[, "deptno" ]) , ][1:5, ]

Results

# A tibble: 5 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

emp테이블에서 부서번호(‘deptno’) 별로 사원수를 카운트 하고, subset() 함수를 사용하여서 사원수가 4명 이상인 부서번호를 선택 후 해당 부서번호에서 근무하는 직원들의 정보를 출력한다.

R Programming

%%R

emp[ emp$deptno %in% unlist( subset( aggregate(empno~deptno, emp, length),empno>3 )[, "deptno" ]) , ][1:5, ]

Results

# A tibble: 5 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

R Programming

%%R

merge( emp,
       (subset( aggregate(empno~deptno, emp, length),empno>3 )),
       by.x=c("deptno"),by.y=c("deptno"),all=F)[1:5, ]

Results

  deptno empno.x ename     job  mgr   hiredate  sal comm empno.y
1     20    7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975   NA       5
2     20    7369 SMITH   CLERK 7902 1980-12-17  800   NA       5
3     20    7876 ADAMS   CLERK 7788 1983-01-12 1100   NA       5
4     20    7788 SCOTT ANALYST 7566 1982-12-09 3000   NA       5
5     20    7902  FORD ANALYST 7566 1981-12-03 3000   NA       5

4. R Dplyr Package

emp테이블에서 부서번호(‘deptno’) 별로 사원수를 카운트 하고, dplyr::filter() 함수를 사용하여서 사원수가 4명 미만인 부서번호를 선택 후 해당 부서번호에 해당하는 직원들의 정보를 제외한(not 연산자 - ‘!’) 4명 이상인 부서에서 근무하는 직원들의 정보를 출력한다.

R Programming

%%R

emp %>% 
  dplyr::filter(! deptno %in% ( emp%>%
                                 dplyr::group_by(deptno) %>%
                                 dplyr::tally()          %>%
                                 dplyr::filter(n <4)     %>%
                                 dplyr::select(deptno)   %>%
                                 dplyr::pull()  ) )      %>%
  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

emp테이블에서 부서번호(‘deptno’) 별로 사원수를 카운트 하고, dplyr::filter() 함수를 사용하여서 사원수가 4명 이상인 부서번호를 선택 후 해당 부서번호에서 근무하는 직원들의 정보를 출력한다.

R Programming

%%R

emp %>% 
  dplyr::filter(deptno %in% ( emp%>%
                                 dplyr::group_by(deptno) %>%
                                 dplyr::tally()          %>%
                                 dplyr::filter(n >3)     %>%
                                 dplyr::select(deptno)   %>%
                                 dplyr::pull()  ) )      %>%
  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

R Programming

%%R

emp %>%
  dplyr::inner_join( emp %>%
                       dplyr::group_by(deptno)                               %>%
                       dplyr::tally()                                        %>%
                       dplyr::filter(n > 3) , by = c('deptno' = 'deptno') )  %>%
  head()

Results

# A tibble: 6 x 9
  empno ename  job        mgr hiredate     sal  comm deptno     n
  <dbl> <chr>  <chr>    <dbl> <date>     <dbl> <dbl>  <dbl> <int>
1  7369 SMITH  CLERK     7902 1980-12-17   800    NA     20     5
2  7499 ALLEN  SALESMAN  7698 1981-02-20  1600   300     30     6
3  7521 WARD   SALESMAN  7698 1981-02-22  1250   500     30     6
4  7566 JONES  MANAGER   7839 1981-04-02  2975    NA     20     5
5  7654 MARTIN SALESMAN  7698 1981-09-28  1250  1400     30     6
6  7698 BLAKE  MANAGER   7839 1981-03-01  2850    NA     30     6

5. R sqldf Package

서브쿼리를 사용하여서 emp테이블에서 부서원 수가 4명 미만인 부서번호를 선택 후 해당 부서번호에 해당하는 직원들의 정보를 삭제한다.

R Programming

%%R

withmooc <- emp

withmooc <- sqldf(c(" delete from withmooc 
                      where deptno in (select deptno from emp group by deptno having count(*) <4 )",
                     "select * from main.withmooc"))
withmooc %>% 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
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

서브쿼리를 사용하여서 emp테이블에서 부서원 수가 4명 이상인 부서번호를 선택 후 해당 부서번호에 해당하는 직원들의 정보를 출력한다.

R Programming

%%R

sqldf(" select * 
        from   emp 
        where  deptno in (select deptno from emp group by deptno having count(*) > 3) ")

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
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

6. Python pandasql Package

현재 pandasql에서 update/delete 제대로 작동 안 함.

Python Programming

import copy
withmooc =copy.copy(emp)

withmooc_1 = ps.sqldf(" select *           \
                        from withmooc      \
                        where deptno in (select deptno from emp group by deptno having count(*) >=4 ) ")

withmooc_1.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

emp테이블(DT)에서 부서번호(‘deptno’) 별로 사원수를 카운트 하고, 사원수가 4명 미만인 부서번호를 선택 후 해당 부서번호에 해당하는 직원들의 정보를 제외한(not 연산자 - ‘!’) 4명 이상인 부서에서 근무하는 직원들의 정보를 출력한다.

R Programming

%%R

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

DT[! deptno %in% DT[, .N, by = .(deptno)][N < 4]$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

emp테이블에서 부서번호(‘deptno’) 별로 사원수를 카운트 하고, 사원수가 4명 이상인 부서번호를 선택 후 해당 부서번호에서 근무하는 직원들의 정보를 출력한다.

R Programming

%%R

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

DT[deptno %in% DT[, .N, by = .(deptno)][N > 3]$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

emp테이블에서 부서번호(‘deptno’) 별로 사원수를 카운트 한 후 사원수가 4명 이상인 부서를 선택하고, 이 결과를 emp 테이블(DT)과 DT 조인 방식으로 내부조인(Inner Join)을 수행하여서 사원수가 4명 이상인 부서에서 근무하는 직원들의 정보를 출력한다.

R Programming

%%R

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

DT[DT[, .N, by = .(deptno)][N > 3], nomatch=NULL, on=.(deptno=deptno),][1:5, ]

Results

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

8. SAS Proc SQL

서브쿼리를 사용하여서 emp테이블에서 부서원 수가 4명 이상인 부서번호를 선택 후 해당 부서번호에 해당하는 직원들의 정보를 출력한다.

논리적 삭제(proc sql의 delete) 와 물리적 삭제;
sas tip 확인;
삭제된 칼럼의 순위 재카운팅 필요;

SAS Programming

%%SAS sas

PROC SQL;
  create table EMP_copy as
    select *
    from   EMP;

  delete from EMP_copy 
    where  deptno in (select deptno from EMP_copy group by deptno having count(*) < 4 );
QUIT;
PROC PRINT;RUN;

* 삭제(논리적 삭제) 후에도 물리적으로 14건의 데이터가 존재하고 있다.;
data tot_cnt;
     if _n_ = 0 then set EMP_copy nobs=n1;
     tot_cnt = n1;
     keep tot_cnt;
run;
PROC PRINT data=tot_cnt;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
6	7698	BLAKE	MANAGER	7839	1981-03-01	2850	.	30
8	7788	SCOTT	ANALYST	7566	1982-12-09	3000	.	20
10	7844	TURNER	SALESMAN	7698	1981-09-08	1500	0	30
11	7876	ADAMS	CLERK	7788	1983-01-12	1100	.	20
12	7900	JAMES	CLERK	7698	1981-12-03	950	.	30
13	7902	FORD	ANALYST	7566	1981-12-03	3000	.	20

OBS	tot_cnt
1	14

SAS Programming

%%SAS sas

PROC SQL;
  create table STATSAS_1 as
    select * 
    from   emp 
    where  deptno in (select deptno from emp group by deptno having count(*) >= 4);
QUIT;
PROC PRINT;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
6	7698	BLAKE	MANAGER	7839	1981-03-01	2850	.	30
7	7788	SCOTT	ANALYST	7566	1982-12-09	3000	.	20
8	7844	TURNER	SALESMAN	7698	1981-09-08	1500	0	30
9	7876	ADAMS	CLERK	7788	1983-01-12	1100	.	20
10	7900	JAMES	CLERK	7698	1981-12-03	950	.	30
11	7902	FORD	ANALYST	7566	1981-12-03	3000	.	20

9. SAS Data Step

SAS Programming

%%SAS sas

proc sort data=emp out=emp_1;
     by deptno;
run;

proc summary data=emp nway;
     class deptno;
     var   empno;
     output out=emp_cnt(drop=_:) n=emp_cnt;
run;

proc sort data=emp_cnt out=emp_cnt_1;
     by deptno;
run;

data STATSAS_2;
 merge emp_1(in=a) emp_cnt_1(in=b);
     by deptno;
     if a = b;
     if emp_cnt < 4 then delete;
run;

PROC PRINT;RUN;

Results

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

SAS Programming

%%SAS sas

proc sort data=emp out=emp_1;
     by deptno;
run;

proc summary data=emp nway;
     class deptno;
     var   empno;
     output out=emp_cnt(drop=_:) n=emp_cnt;
run;

proc sort data=emp_cnt out=emp_cnt_1;
     by deptno;
run;

data STATSAS_2;
 merge emp_1(in=a) emp_cnt_1(in=b);
     by deptno;
     if a = b;
     if emp_cnt >= 4 then output;
run;

PROC PRINT;RUN;

Results

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

10. Python Dfply Package

Python Programming

# [참고] 함수 사용. (52번 예제 참고)

@dfpipe
def pull_fun(df, column=-1):
    return df.loc[:, column].item()

emp >> filter_by (~ X.deptno.isin( emp >> 
                                     group_by('deptno')                   >> 
                                     summarize(emp_cnt = X.empno.count()) >> 
                                     filter_by(X.emp_cnt<4)               >> 
                                     select(X.deptno)                     >> 
                                     pull_fun("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

Python Programming

emp >> filter_by ( X.deptno.isin( emp >> 
                                    group_by('deptno') >> 
                                    summarize(emp_cnt = X.empno.count()) >> 
                                    filter_by(X.emp_cnt > 3) >> 
                                    select(X.deptno) >> 
                                    pull_fun("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

Python Programming

pd.merge( emp, (emp.groupby('deptno')['empno'].count().reset_index().query('empno > 3')), 
          how='inner', left_on=['deptno'], right_on=['deptno']).head()

Results

	empno_x	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno	empno_y
0	7369	SMITH	CLERK	7902.0	1980/12/17	800	NaN	20	5
1	7566	JONES	MANAGER	7839.0	1981/04/02	2975	NaN	20	5
2	7788	SCOTT	ANALYST	7566.0	1982/12/09	3000	NaN	20	5
3	7876	ADAMS	CLERK	7788.0	1983/01/12	1100	NaN	20	5
4	7902	FORD	ANALYST	7566.0	1981/12/03	3000	NaN	20	5

Python Programming

@pipe
def inner_join_merge(df, other, left_on,right_on,suffixes):

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

emp >> \
  inner_join_merge( ( emp >> \
                        group_by('deptno') >>\
                        summarize(emp_cnt = X.empno.count()) >> \
                       filter_by(X.emp_cnt>3)), \
                    left_on=["deptno"], right_on=["deptno"], suffixes=['_x','_y']) >> \
  head()

Results

	empno	ename	job	mgr	hiredate	sal	comm	deptno	emp_cnt
0	7369	SMITH	CLERK	7902.0	1980/12/17	800	NaN	20	5
1	7566	JONES	MANAGER	7839.0	1981/04/02	2975	NaN	20	5
2	7788	SCOTT	ANALYST	7566.0	1982/12/09	3000	NaN	20	5
3	7876	ADAMS	CLERK	7788.0	1983/01/12	1100	NaN	20	5
4	7902	FORD	ANALYST	7566.0	1981/12/03	3000	NaN	20	5

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

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[데이터 추출] 특정 조건을 해당하는 데이터 삭제 - 비상관 서브쿼리(In), Having count() - 134 (오라클 SQL, R, Python, SAS)

134. Delete those records where no of employee in a particular department is less than 4?

1. Oracle(오라클)

2. Python Pandas(파이썬)

3. R Programming (R Package)

4. R Dplyr Package

5. R sqldf Package

6. Python pandasql Package

7. R data.table Package

8. SAS Proc SQL

9. SAS Data Step

10. Python Dfply Package

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[데이터 추출] 특정 조건을 해당하는 데이터 삭제 - 비상관 서브쿼리(In), Having count() - 134 (오라클 SQL, R, Python, SAS)

134. Delete those records where no of employee in a particular department is less than 4?

1. Oracle(오라클)

2. Python Pandas(파이썬)

3. R Programming (R Package)

4. R Dplyr Package

5. R sqldf Package

6. Python pandasql Package

7. R data.table Package

8. SAS Proc SQL

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