2024-05-16
안녕하세요
휴무 야무지게 일하다온 쉬다온 강대입니다
내일이면 새로운 프로젝트 주차가 시작되는데요 ,,
아직 똥몽청이인 제게 이래도 되나
아무튼 오늘도 열심히 해봅시다 !!!
♾️ SQL 코드카타 풀이
🖌️ 76번 문제 - 상품을 구매한 회원 비율 구하기
USER_INFO 테이블과 ONLINE_SALE 테이블에서 2021년에 가입한 전체 회원들 중 상품을 구매한 회원수와 상품을 구매한 회원의 비율(=2021년에 가입한 회원 중 상품을 구매한 회원수 / 2021년에 가입한 전체 회원 수)을 년, 월 별로 출력해주세요.
상품을 구매한 회원의 비율은 소수점 두번째자리에서 반올림하고, 전체 결과는 년을 기준으로 오름차순 정렬해주시고 년이 같다면 월을 기준으로 오름차순 정렬해주세요.
2021년에 가입한 전체 회원들 중
상품을 구매한 회원수와 상품을 구매한 회원의 비율을 찾기 위해선
온라인 테이블에서 판매일 컬럼을 가져와준다 !!
SELECT YEAR(O.SALES_DATE) AS YEAR,
MONTH(O.SALES_DATE) AS MONTH, >> 년 월 출력
COUNT(DISTINCT O.USER_ID) AS PURCHASED_USERS, >> 고유한 사용자 ID의 수 출력
ROUND(COUNT(DISTINCT O.USER_ID)/
NULLIF((SELECT COUNT(USER_ID) FROM USER_INFO
WHERE YEAR(JOINED) = '2021'), 0), 1) AS PURCHASED_RATIO
>> 21년도에 상품을 구매한 회원 수 나누기 21년도에 가입한 모든 회원 수
를 소수점 한 자리까지 반올림
FROM ONLINE_SALE O
JOIN
(
SELECT *
FROM USER_INFO
WHERE YEAR(JOINED) = '2021' >> 2021년에 가입한 사용자 정보 출력
) U ON O.USER_ID = U.USER_ID >> 두 개의 테이블 조인시키기
GROUP BY 1, 2 >> 년월 별 그룹화해주기
ORDER BY 1, 2 >> 년월 정렬
너무 길어서
이해하는데도 오래 걸렸던.. 76번
정답처리 완 👍
♾️ 알고리즘 코드카타 풀이
🖌️ 15번 문제 - 나머지가 1이 되는 수 찾기
자연수 n이 매개변수로 주어집니다.
n을 x로 나눈 나머지가 1이 되도록 하는 가장 작은 자연수 x를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 답이 항상 존재함은 증명될 수 있습니다.
자연수 n이 주어졌을 때, n을 나누어 떨어지지 않는 수를 찾아야한다 !
나누어 떨어지지 않는 수 = 나머지가 1인 수
def solution(n):
for i in range(1,n): >> 1부터 n까지의 자연수를 차례대로 확인
if n%i == 1: >> 현재 숫자 i로 n을 나누었을 때 나머지가 1인지 확인
return i >> 나머지가 1이라면 해당 숫자 i를 반환이렇게 이해해주시면 정답처리 완 👍
♾️ 데이터 전처리+시각화 과제 풀이
오늘 저녁 6시까지 과제제출이었는데요 !
문제가 총 20문제로
10문제 베이직, 10문제 챌린지 문제로
베이직 문제는 모두 풀고 챌린지 문제는 반 정도 풀고 제출했습니다 😅
🖌️ 베이직 9번 문제 - 데이터 정렬하기
- 'Petal Length' 기준으로 데이터프레임을 내림차순으로 정렬하세요.
- Hint
sort_values()메서드를 사용하세요.
튜터님께서 정말 친절하게 힌트도 알려주셔서 ..
10문제 풀기는 정말 수월했습니다 !!
desc = iris.sort_values('Petal Length',ascending=False)
desc
sort_values = 데이터프레임의 값을 정렬하는 함수
('Petal Length') = 정렬 기준 컬럼
ascending=False = 내림차순 정렬
ascending=Ture = 오름차순 정렬저는 그래서 변수명을 desc로 지어줬답니다 크크
🖌️ 챌린지 16번 문제 - 다양한 통계량 계산
- 각 품종(Species)별로 'Sepal Length'와 'Sepal Width'의 합계, 평균, 표준편차를 계산하세요.
mixiris = iris.groupby('Species').agg({'Sepal Length': ['sum', 'mean', 'std'],
'Sepal Width': ['sum', 'mean', 'std']})
mixiris
iris.groupby('Species') = Species 컬럼 속 3개의 꽃이 3개의 데이터로 나뉨
agg = aggregate(집계)함수로 딕셔너리 형태로 각 열과 적용할 집계 함수를 지정
key : value 형태로 value에는 합계, 평균, 표준편차를 구함살짝 복잡하면서도 단순한 코드라
저는 변수명을 믹스 아이리스 라고 지었어요 ㅋㅋㅋㅋ
위를 시각화해보면
