Yours Ever, Data Chronicles

SQL을 사용하다 보면 보통은 숫자값을 집계하는 경우가 많은데, SQL의 좋은 점은 문자를 활용해서 깔끔한 형태의 문장을 만들 수도 있다는 점이다. 문제를 바로 풀어보자. (문제 바로가기) 오늘 활용할 테이블 'OCCUPATIONS'이다. 이 테이블의 경우 사람의 이름과, 그 사람의 직업이 적힌 간단한 데이터셋이다. 이 테이블을 활용해 다음과 같은 문장을 만들어보고자 한다. 첫 번째로는 사람 이름 옆에 그 사람의 직업의 이니셜을 괄호로 붙여 출력하고 싶다. 예를 들어, 이름은 'Everly' 이고, 직업은 'Data Scientist'라면 "Everly(D)" 로 출력한다. (단, 순서는 이름 알파벳순으로 한다.) 두 번째로는 각 직업에 해당하는 사람 수가 몇 명인지 세어 문장 형태로 출력하고 싶다. 예..

이번 포스팅에선 데이터를 연결하는 방법(즉, 데이터 조인(join)시키는 방법)에 대해 알아본다. 데이터 분석을 하다보면 여러 개의 데이터프레임을 연결해야 하는 경우가 많다. 깔끔한 데이터(Tidy Data)를 만들기 위해 꼭 알아둬야 하는 메서드이다. 이번 장에서는 판다스의 대표적인 data join 메서드 2가지인 concat과 merge에 대해 예제로 알아보자. (참고로 데이터셋과 주피터 노트북 파일은 이 깃허브를 참고하세요!) ✔Table of Contents 먼저 임의의 데이터 df1, df2, df3를 생성하였다. 이는 내가 임의로 만든 데이터로, 1반, 2반, 3반 학생들 3명의 시험 성적 데이터이다. import pandas as pd # df1: 1반 학생들(3명)의 시험 성적 a = [..