더 복잡한 SQL 쿼리

pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재

Amany Mahfouz

Instructor

DISTINCT 값 가져오기

한 개 이상 열의 고유값을 SELECT DISTINCT로 가져옵니다

구문:

SELECT DISTINCT [column names] FROM [table];

중복 행 제거:
```
SELECT DISTINCT * FROM [table];
```

/* 고유한 도로 주소와 자치구 가져오기 */
SELECT DISTINCT incident_address, 
       borough
  FROM hpd311calls;

집계 함수

기술 통계를 위해 데이터베이스를 직접 질의합니다
집계 함수
- SUM
- AVG
- MAX
- MIN
- COUNT

집계 함수

SUM, AVG, MAX, MIN
- 각 함수는 단일 열 이름을 받습니다
```
SELECT AVG(tmax) FROM weather;
```

COUNT

조건을 만족하는 행 수 가져오기
```
SELECT COUNT(*) FROM [table_name];
```

열의 고유값 개수 가져오기

SELECT COUNT(DISTINCT [column_names]) FROM [table_name];

GROUP BY

집계 함수는 기본적으로 단일 요약 통계를 계산합니다
GROUP BY로 범주별 요약
그룹화한 열도 함께 선택해야 합니다

/* 자치구별 배관(PLUMBING) 민원 건수 */
SELECT borough, 
       COUNT(*) 
  FROM hpd311calls
 WHERE complaint_type = 'PLUMBING'
 GROUP BY borough;

그룹별 개수 세기

# 데이터베이스 엔진 생성
engine = create_engine("sqlite:///data.db")


# 자치구별 배관 민원 건수 쿼리 작성
query = """SELECT borough, COUNT(*) 
             FROM hpd311calls
            WHERE complaint_type = 'PLUMBING'
            GROUP BY borough;"""


# 데이터베이스 질의 후 데이터프레임 생성
plumbing_call_counts = pd.read_sql(query, engine)

그룹별 개수 세기

print(plumbing_call_counts)

         borough  COUNT(*)
0          BRONX      2016
1       BROOKLYN      2702
2      MANHATTAN      1413
3         QUEENS       808
4  STATEN ISLAND       178

연습해 봅시다!

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