Byte의 발자취

# 이전 생성한 스키마(DB)와 테이블로 이어서 진행# 참고 : https://sorktjrrb.tistory.com/105 MySQL Workbench : 문자열 처리 함수들 (concat, concat_ws, substring)# 문자열 처리 함수 학습을 위해 books 라는 새로운 테이블 생성ㄴ 혹시 테이블을 수정하고 싶으면 좌측 목록에서 체크된 아이콘을 누르면 수정 가능! # yhdb 를 사용하였으므로, 해당 db 사용 문구sorktjrrb.tistory.com # 새로운 학습을 위해서 기존 데이터에 데이터 추가insert into books(title, author_fname, author_lname, released_year, stock_quantity,pages)values('10% Happ..

# 기초개념에서 배운것들을 실습문제를 통해서 복습 import pandas as pd # 리뷰 데이터를 read해 df 변수로 메모리에 업로드 df = pd.read_csv('../data/winemag-data.csv' , index_col=0) 문제) 리뷰 데이터프레임에서 points 컬럼의 median 값은? df['points'].median() 88.0 # describe()를 통해 한꺼번에 볼수도 있음. median()은 정렬후 정가운데 값이므로 50% 값과 일치 df['points'].describe() count 129971.000000 mean 88.447138 std 3.039730 min 80.000000 25% 86.000000 50% 88.000000 75% 91.000000 ma..

# 정렬할 데이터프레임을 먼저 생성하여 df 라는 변수명으로 저장 df = pd.DataFrame({'Employee ID':[111, 222, 333, 444], 'Employee Name':['Chanel', 'Steve', 'Mitch', 'Bird'], 'Salary [$/h]':[35, 29, 38, 20], 'Years of Experience':[3, 4 ,9, 1]}) # 경력을 가지고 오름차순 정렬 => index가 아니라 values 로 df.sort_values('Years of Experience') # 경력을 가지고 내림차순 정렬 ascending= False 를 컬럼명 뒤에 기재 # ascending 의 de..