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윈도우 함수 중 FIRST_VALUE(), LAST_VALUE(), NTH_VALUE() 함수에 대해 알아보겠습니다. 이용할 데이터 예시swimmerevent_daterace_timewoo2024-10-0152.3woo2024-10-0350.5woo2024-10-0551.1gyoung2024-10-0156.7gyoung2024-10-0255.9 FIRST_VALUE()윈도우 내에서 첫 번째 값을 반환합니다.SELECT swimmer, event_date, race_time, FIRST_VALUE(race_time) OVER (PARTITION BY swimmer ORDER BY event_date) AS first_race_timeFROM swimming_races;swimmerevent_..

데이터베이스를 만든 김에 태블로에서도 연결해 보고 싶어서 시도 ~ 현재는 설치 완료되어서 캡쳐가 불가능해 다른 걸로 대체MySQL도 위와 같이 드라이버를 설치해야한다고 나와서 드라이버 다운로드로 이동  MySQL을 찾아서 MySQL Community Downloads 누르면 아래의 사이트로 이동 MySQL :: Download Connector/ODBCConnector/ODBC is a standardized database driver for Windows, Linux, Mac OS X, and Unix platforms Online Documentation: The latest MySQL Connector/ODBC version is recommended for use with MySQL Server..

pandas.DataFrame.transform은 데이터프레임을 변환할 때 매우 유용한 메서드입니다. 이 메서드는 데이터를 열 또는 행 단위로 변환하며, 원본 데이터프레임과 동일한 크기를 가진 결과를 반환해야 합니다. 이 글에서는 transform의 개념, 활용 예시, 주요 매개변수 등을 다룹니다.pandas.DataFrame.transformDataFrame.transform(func, axis=0, *args, **kwargs)데이터프레임의 각 열 또는 행에 대해 변환 함수를 적용하여 동일한 크기의 데이터프레임을 반환변환된 결과는 원본 데이터프레임과 동일한 크기열(column) 또는 행(row) 단위로 변환 수행그룹화(groupby)와 함께 자주 사용다양한 입력 유형(function, str, lis..

pandas.DataFrame.groupby데이터를 그룹화하고, 그룹별로 연산을 수행할 수 있도록 돕는 함수분할(splitting), 적용(applying), 결합(combining) 의 과정더보기1. 그룹화의 세 단계- 분할(Splitting): 특정 기준에 따라 데이터를 여러 그룹으로 나눔- 적용(Applying): 각 그룹에 독립적으로 함수를 적용- 결합(Combining): 각 그룹에서 계산된 결과를 하나의 데이터 구조로 결합 2. 적용 단계 세 가지 유형- 집계(Aggregation): 각 그룹에 대한 요약 통계량 계산 (예: 합계, 평균 등)- 변환(Transformation): 특정 계산 수행 후 원래와 동일한 인덱스를 가진 객체 반환. (예: 그룹 별 표준화 혹은 결측치 보완)- 필터링(F..

DataFrame.mergeDataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=None, indicator=False, validate=None) 두 데이터프레임 또는 시리즈를 병합하여 하나의 데이터프레임 생성시리즈의 경우 기본적으로 인덱스를 이용하여 병합* 주의 두 키 컬럼에 null 값이 있을 경우, 해당 행끼리 매칭 Parameters:1. right : 병합할 대상 DataFrame 또는 Series 객체 2. how (default 'inner') : 병합 방식 설정'left': ..

DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=False, na_option='keep', ascending=True, pct=False)Parameters:1. axis(default 0) : 순위를 계산할 축 설정Series의 경우 이 파라미터 사용되지 않음DataFrame의 경우- 0, ‘index’ : 각 행 내에서 순위를 부여- 1, ‘columns’ : 각 열 내에서 순위를 부여2. method(default ‘average’) : 동일한 값(ties)에 순위를 할당하는 방식'average' : 평균 순위 (1, 2.5, 2.5, 4, ...)'min' : 낮은 순위 (1, 3, 3, 4, ...)'max' : 높은 순위 (1, 2, 2, 4,..

Order of Operations: Tableau에서 데이터가 처리되는 순서를 나타내며,필터나 계산과 같은 데이터 변환 작업이 어떤 순서로 적용되는지 이해하는 데 중요하다. 그림에 있는 필터 부분의 적용 순서만 정리해서 살펴보았다.   1. Extract Filters- 데이터 추출 시 적용되는 필터- 데이터 크기를 줄이고 성능을 최적화하는 데 유용2. Data Source Filters- 데이터 원본 수준에서 적용되는 필터- 전체 워크북에 영향, 분석에 사용할 수 있는 데이터 제한3. Context Filters- 다른 필터보다 먼저 적용되어 데이터의 하위 집합을 정의- 이후의 필터들은 이 컨텍스트 내에서만 작동4. Dimension Filters - Sets, Conditional, Top N Fi..

완성 화면  도넛차트 만들기1. 파이차트 만들기2. 열이나 행선반에 비어있는 필드 생성 후 복제3. 복제된 차트의 마크 원형 선택 후 구성 비율 레이블 추가4. 표시하고 싶은 레이블 '항상 표시' > 가운데 맞춤5. 이중축 적용하고 원 색상, 크기 조정  지도지리적 역할 변경 후 올리기만 하면 지도 생성됨  카테고리별 비율특정 차원에 대한 테이블 계산 > 데이터 숨기기

Leetcode 《 Find Total Time Spent by Each Employee》@ Easy@ Pandas30https://leetcode.com/problems/find-total-time-spent-by-each-employee/description/?envType=study-plan-v2&envId=30-days-of-pandas&lang=pythondataWrite a solution to calculate the total time in minutes spent by each employee on each day at the office. Note that within one day, an employee can enter and leave more than once. The time ..

@ Level 4@ GROUP BY 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육, 채용까지 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.kr 문제 설명SKILLCODES 테이블은 개발자들이 사용하는 프로그래밍 언어에 대한 정보를 담은 테이블입니다. SKILLCODES 테이블의 구조는 다음과 같으며, NAME, CATEGORY, CODE는 각각 스킬의 이름, 스킬의 범주, 스킬의 코드를 의미합니다. 스킬의 코드는 2진수로 표현했을 때 각 bit로 구분될 수 있도록 2의 제곱수로 구성되어 있습니다.NAMETYPEUNIQUENULLABLENAMEVARCHAR(N)YNCATEGORYVARCHAR(N)NNCODEINTEGERYNDEVELOPERS 테이블은 개발자들의 프..