Diary, Data, IT

[TIL] 12일차 TIL(20230221) - 데이터 전처리, 시각화, dplyr 1. 산술 연산자 - ^: 제곱 연산자 - %%: 나머지 연산자 - %/%: 몫 연산자 2. 논리 연산자 - R에서는 logical 값들을 벡터화시켜 논리 연산에 적용 가능 - &: AND, 벡터일 경우 원소단위로 개별연산하여 각각의 결과를 모두 출력 &&: 벡터일 경우 첫번째 원소간의 연산결과를 출력 - |: OR, 벡터일 경우 원소단위로 개별연산하여 각각의 결과를 모두 출력 ||: 벡터일 경우 첫번째 원소간의 연산결과를 출력 3. 산술 함수 - prod(vector): 입력 벡터들의 곱셈 값 출력 - factorial(n): 1부터 입력값까지의 팩토리얼 값 출력 - abs(vector): 입력값들의 절대값 출력 - r..

[TIL] 11일차 TIL(20230220) - R 기초 1. working directory 설정 - getwd() : 현재의 wd확인 - dir() : wd 내의 자료들 확인 - setwd('경로'): 경로를 입력하여 새로운 wd지정 2. 단축키 모음 - Ctrl + S : 파일 저장 - Ctrl + O : 파일 불러오기 - Ctrl + Shift + N: 새 소스파일 - Ctrl + Shift + C: 코드 주석화 - Ctrl + Shift + Enter: 소스코드 실행 - Shift + Alt + K: 모든 단축키 확인 3. 데이터 타입 - 숫자형(Numeric): 숫자를 나타내는 데이터 타입, 실수형 타입이지만 정수를 입력해도 우선 Numeric으로 처리 - 정수형(Integer): 정수값만을 ..

유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 2주차 학습 일지 2주차 학습내용 1. 파이썬 데이터 시각화 지난 주에 이어 파이썬 시각화를 학습했는데, 공공데이터를 바탕으로 배웠던 내용들을 활용해보는 기회가 되었다. 단순히 그래프를 그리는 것을 넘어 꾸미기 옵션들을 지정해주며 데이터를 더 효과적으로 시각화하는 방법들을 배울 수 있었다. 그래프에 추가적인 선을 그린다던가, 텍스트를 추가한다던가 하는 옵션들을 잘 활용할 수 있도록 노력해야겠다는 생각을 했다. 이번 주차에 진행했던 간단한 시각화 내용들은 아래 포스팅에서 살펴볼 수 있다. [TIL] 6일차 TIL(20230213) - 데이터 시각화 및 활용 [TIL] 6일차 TIL(20230213) - 데이터 시각화 및 활용 1. 그래프 꾸..

[TIL] 10일차 TIL(20230217) - VIEW, RANK, ROLL UP, 공공데이터를 이용한 SQL 실습 1. VIEW - 자주 사용하는 쿼리문을 수행한 결과를 가상의 테이블로 저장해두고 사용할 수 있음 - CREATE OR REPLACE VIEW 뷰이름(뷰 칼럼1, 뷰 칼럼2, ...) AS SELECT ~ FROM ~ - SELECT 구문 그대로 사용, SELECT할 칼럼의 이름들을 위에 명시하는 것(선택사항) -- 세 테이블을 합한 새로운 VIEW 생성 CREATE OR REPLACE VIEW V_ORDERS AS SELECT ORDERID, O.CUSTID, USERNAME, O.BOOKID, SALEPRICE, ORDERDATE FROM CUSTOMER C, ORDERS O, BOO..

[TIL] 9일차 TIL(20230216) - 집계함수, 문자열/날짜 자료형, 서브쿼리, JOIN 1. SQL 내장함수 - POWER(숫자, 제곱): 숫자를^제곱하여 반환 - ROUNT(값, 소수점): 소수점 몇자리까지 표현할지 지정 - MOD(값1, 값2): 값1을 값2로 나눈 나머지 - CEIL : 자신보다 큰 정수 중에서 가장 작은 수를 반환 - FLOOR : 자신보다 작은 정수 중에서 가장 큰 정수를 반환 - GREATEST(숫자1,숫자2,...) 주어진 수 중 제일 큰 수 반환 - LEAST(숫자1,숫자2,...) 주어진 수 중 제일 작은 수 반환 1.1 집계함수 - 내장함수들 중 결과를 통계적으로 계산하고 집계하는 함수들이 존재 - AVG(col): 칼럼의 평균값 반환 NULL값이 있는 경우 ..

[TIL] 8일차 TIL(20230215) - DBMS이론 및 SQL기초, 조건절 1. 데이터베이스 - 목적에 맞도록 관련된 데이터를 저장하고 처리하기 위한 방법 - 동시성: 여러 명의 사용자가 동시에 접근 가능 - DBMS: 데이터베이스를 관리/운영하는 역할, 동시 사용 가능한 데이터 저장공간을 위한 시스템 - 관계형 DBMS(RDBMS)는 정형화된 키, 값의 테이블의 집합, SQL언어를 통해 처리할 수 있음 2. 데이터베이스의 기능적 특징 - 데이터 정의: 데이터의 구조를 정의하고 데이터 구조에 대한 삭제 및 변경기능을 수행 - 데이터 조작: 데이터를 조작하는 소프트웨어(응용 프로그램)가 요청하는 데이터의 삽입, 수정, 삭제 작업을 지원 - 데이터 추출: 사용자가 조회하는 데이터 혹은 응용 프로그램의..

[TIL] 7일차 TIL(20230214) - 데이터 전처리 및 다중막대그래프 1. 데이터프레임 문자열 전처리 - df[column].str[0]: 칼럼의 각 문자열(리스트)의 첫번째 값 가져오기 - df[column].str.find('찾을 문자열'): 해당 문자열이 존재하면 시작 인덱스를 반환, 없으면 -1 - find를 이용해서 df[df[column].str.find('찾을 문자열') > 0]을 하면 원하는 문자열을 포함한 행만 가져올 수 있음 ex) ,가 포함된 숫자 칼럼을 int형으로 바꾸기 - df[col].str.replace(',','').astype('int64') - replace를 통해 ,를 제거해주고 int형으로 바꿔줄 수 있음 2. 결측치가 아닌 행 추출 - df[df[col]...

유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 1주차 학습 일지 1주차 학습내용 1. 파이썬 자료형 문자열, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 데이터프레임의 파이썬 자료형에 대해 학습했다. 생성 방법부터 각 자료형을 수정하거나, 특정 값들을 추출하는 활용 문법까지 학습했는데 특히 값을 추출하는 함수들은 전처리 및 알고리즘 작성에서 유용하게 활용할 수 있을 것 같다. 내가 선정한 꼭 기억해두어야 할 함수들은 다음과 같다. 1.1 문자열 - str.find('찾을 문자열'): 원하는 문자열의 시작 인덱스 반환 1.2 리스트, 튜플 - 변수명.index(항목): 특정 항목의 인덱스 찾기 - 찾고자 하는 항목이 존재하지 않으면 에러가 발생 -> 예외처리 필요 1.3 리스트 - random.choic..