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재귀 함수 재귀 함수 RECURSIVE 키워드는 SQL에서 재귀적인 쿼리를 작성할 때 사용됩니다. RECURSIVE 쿼리는 특정 데이터 구조의 계층 구조를 탐색하거나, 자기 자신을 참조하는 데이터를 다룰 때 유용한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 조직도나 카테고리 트리와 같은 계층 구조를 가진 데이터를 쿼리할 때 사용할 수 있습니다. 다음은 간단한 예시를 통해 RECURSIVE를 설명하겠습니다. # organizations table +----------------+----------------+------------------------+ | department_id | department_name| parent_department_id | +----------------+----------------+-----.. 2024. 1. 4.
DataBase (데이터베이스) DataBase (데이터베이스) 1. 데이터베이스 (Database) 데이터베이스는 체계적으로 구성된 데이터의 집합으로, 효율적인 관리와 검색을 위해 구조화되어 있습니다. 정보를 지속적으로 저장, 관리하고, 여러 사용자 또는 응용 프로그램이 안전하게 접근할 수 있도록 하는 것이 목적 2. 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) DBMS (DataBase Management System) 데이터베이스를 생성, 관리, 조작하는 소프트웨어 시스템으로, 사용자와 데이터 사이의 상호 작용을 관리 MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server 등이 DBMS의 예시 3. 관계형 데이터베이스 (RDB) RDB (Relational DataBase) 데이터를 테이블 .. 2024. 1. 3.
REGEXP (정규 표현식) REGEXP(Regular Expression, 정규 표현식) MySQL에서 REGEXP는 정규 표현식을 사용하여 문자열을 검색하거나 필터링하는 데 사용되는 연산자입니다. REGEXP 연산자는 WHERE 절에서 사용되어 특정 패턴과 일치하는 문자열을 선택할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 몇 가지 정규 표현식 메타 문자는 다음과 같습니다. 1. '^' (문자열의 시작) / '$' (문자열의 끝) '^': 문자열이 'John'으로 시작하는 행을 찾기 위한 쿼리 '$': 문자열이 'John'으로 끝나는 행을 찾기 위한 쿼리 # ['^'] SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP '^John'; # ['$'] SELECT * FROM table_name WHE.. 2024. 1. 2.
pd.merge 함수 pd.merge pd.merge 함수는 pandas에서 사용되는 데이터프레임을 병합(merge)하는 함수입니다. 이 함수는 SQL의 JOIN 연산과 유사한 동작을 합니다. 다양한 파라미터를 제공하여 다양한 유형의 병합을 수행할 수 있습니다. 기본 구조 pd.merge(df1, df2) df1.merge(df2) (위와 동일한 결과 반환) df1, df2는 병합할 두 데이터프레임을 의미 아래는 pd.merge() 함수의 주요 파라미터들입니다. 1. how 병합(조인) 방법을 지정합니다. 선택사항으로 default = 'inner' (내부 조인) 'inner': 공통된 열(조인 키)에 대해 일치하는 행만을 포함하며, df1과 df2 간의 교집합을 반환 'outer': df1과 df2의 모든 행을 포함하는 합.. 2024. 1. 1.
pd.concat 함수 pd.concat pd.concat 함수는 pandas에서 사용되는 데이터프레임을 연결하는 함수입니다. 주로 2개 이상의 데이터프레임을 행 또는 열 방향으로 이어붙일 때 사용됩니다. 기본 구조 pd.concat([df1, df2]) df1과 df2가 아래와 같을 때 자주 사용되는 주요 파라미터 3개에 대한 설명입니다. # df1 A B key 0 A0 B0 K0 1 A1 B1 K1 2 A2 B2 K2 # df2 A B C key 0 A3 B3 C3 K0 1 A4 B4 C4 K1 2 A5 B5 C5 K2 1. axis axis=0(행 방향) / axis=1(열 방향) default = 0 연결할 방향을 나타냅니다. 0이면 행 방향(위아래), 1이면 열 방향(좌우) import pandas as pd # p.. 2023. 12. 30.
SQL 집합 연산자 SQL 집합 연산자 UNION: 두 집합의 합집합을 반환, (중복 값 X) UNION ALL: 두 집합의 합집합을 반환, (중복 값 O) INTERSECT: 두 집합의 교집합을 반환 EXCEPT: 첫 번째 집합에서 두 번째 집합을 제외한 차집합을 반환 INNER JOIN(JOIN): 두 테이블 간의 일치하는 행을 연결 1. UNION (중복 X 합집합) 두 집합의 합집합을 반환, (중복 값 X) # table 1 # table 2 +------+ +------+ | nums | | nums | +------+ +------+ | 1 | | 3 | | 2 | | 4 | | 3 | | 5 | +------+ +------+ # 합집합 쿼리 SELECT nums FROM table1 UNION SELECT n.. 2023. 12. 29.
chr 함수, ord 함수 (시저 암호) chr 함수, ord 함수 chr()과 ord()는 파이썬의 내장 함수로 이 두 함수를 조합하여, 문자와 ASCII 코드 간 변환을 쉽게 수행할 수 있습니다. 각각 다음과 같은 역할을 합니다. 1. chr() 함수 chr() 함수는 정수(ASCII 코드 값)를 받아 해당하는 문자를 반환 (정수(ASCII 코드 값) → 문자) 예를 들어, chr(65)는 ASCII 코드 값이 65인 문자를 반환하며, 결과는 대문자 'A' 문자열과 관련된 숫자 값을 해당 문자로 변환하는 데 사용 print(chr(65)) # 출력: 'A' print(chr(97)) # 출력: 'a' 2. ord() 함수 ord() 함수는 문자를 받아 해당하는 ASCII 코드 값을 반환 (문자 → 정수(ASCII 코드 값)) 예를 들어, o.. 2023. 12. 28.
Fraction 클래스 Fraction 클래스 Fraction은 파이썬의 표준 라이브러리 fractions 모듈에 속한 클래스입니다. fractions 모듈은 분수를 다루기 위한 기능을 제공합니다. 1. 기본적인 Fraction 객체 생성 Fraction(a, b) = a / b from fractions import Fraction # 분자=3, 분모=4인 분수 생성 frac1 = Fraction(3, 4) # 결과: 3/4 # 분자=1, 분모=2인 분수 생성 frac2 = Fraction(1, 2) # 결과: 1/2 # 분자=2, 분모=3인 분수 생성 frac3 = Fraction(2, 3) # 결과: 2/3 2. 산술 연산 수행 # 덧셈 result_add = frac1 + frac2 # 3/4 + 1/2 print(re.. 2023. 12. 27.
NumPy 기본 구문 & 함수 NumPy 기본 구문 & 함수 NumPy는 파이썬에서 사용되는 수학 및 과학 연산을 위한 라이브러리로, 다차원 배열을 다루는 데 특화되어 있습니다. 아래는 몇 가지 numpy의 기본 문법과 예시 코드입니다. 1. np.array 배열 생성 import numpy as np # 1차원 배열 생성 arr1 = np.array([1, 2, 3]) # 2차원 배열 생성 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 주어진 범위 내에서 일정 간격으로 배열 생성 arr3 = np.arange(0, 10, 2) # 0부터 10까지 2씩 증가 # 주어진 구간을 나누어 배열 생성 arr4 = np.linspace(0, 1, 5) # 0부터 1까지 5개의 값으로 나눔 # 영행렬, 단위행렬 생성.. 2023. 12. 26.

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