새로새록

이런 DataFrame으로 만들어 봅시다. DataFrame을 만드는 방법 신세계에 가서 닌텐도 검색후 [] product_names = soup.select('.cunit_info > div.cunit_md.notranslate > div > a > em.tx_ko') product_prices = soup.select('.cunit_info > div.cunit_price.notranslate > div.opt_price > em') product_urls = soup.select('.cunit_prod > div.thmb > a > img') while True: # HTML 코드 받아오기 response = requests.get("http://www.ssg.com/search.ssg?target..

> 스텝1 DB 생성 CREATE DATABASE course_rating IF NOT EXISTS course_rating; > 스텝2 조회 USE 문을 써도 다른 데이터베이스 안의 것들을 언제든지 조회할 수 있다 USE course_rating; > 스텝3 테이블생성 INSERT INTO test(id, DT, TS) VALUES(1,'1992-03-26 09:13:27', '1992-03-26 09:13:27'); INSERT INTO food_menu (menu, price, ingredient) VALUES ('라볶이', 5000, '라면, 떡, 양파..'), ('치즈김밥', 3000, '치즈, 김, 단무지..'), ('돈까스', 8000, '국내산 돼지고기, 양배추..'), ('오므라이스', ..

# 데이터 모델러 도메인 지식(Domain Knowledge) + 데이터 모델링 지식 + 데이터베이스 지식 4.2.2 데이터베이스 모델링 실습 # 데이터베이스 모델링 단계 1) 개념적 모델링 ⇒ 2) 논리적 모델링 ⇒ 3) 물리적 모델링 (업무 분석) (업무분석 후반부, 설계 전반부) (설계 후반부, 구현/구축/빌드) 도메인 지식 ERD 데이터베이스 개체 (SQL사용) # 1:1, 1:N, M:N ⇒ M:1 1:N M:N ⇒ 고객 : 물건 ⇒ 고객 : 주문 : 물건 # 정규화(Normalization) - 데이터 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 확보하기 위한 모델링 방법 - 컬럼이 있어야 할 위치를 찾아가는 과정 1) 제1정규화 : Single Valued Field ⇒ 다중값 제거 : 다중값이 있는 ..

SELECT AVG(review_count), MAX(review_count), MIN(review_count) FROM (SELECT SUBSTRING(address,1,2) AS region, COUNT(*) AS review_count FROM review AS r LEFT OUTER JOIN member AS m ON r.mem_id = m.id GROUP BY SUBSTRING(address,1,2) HAVING region IS NOT NULL AND region != '안드') AS review_count_summary; ------------------리턴결과로 비교----------------------- 1. 단일값을 리턴하는 서브쿼리 SELECT MAX(age) FROM member;..

1. 단순 CASE 함수 CASE 컬럼 이름 WHEN 값 THEN 값 WHEN 값 THEN 값 WHEN 값 THEN 값 ELSE 값 END 이런 식으로 작성된 CASE 함수를 단순 CASE 함수라고 하는데요. 바로 예시를 보여드릴게요. 지금 age 컬럼의 값이 29면 ‘스물 아홉 살’, 30이면 ‘서른 살’ 이라고 표현되도록 했습니다. 결과를 보니 잘 작동하죠? 그리고 CASE 함수 중에서 ELSE age는 나머지 경우에는 모두 age 컬럼에 있던 값을 그대로 보여달라는 뜻입니다. 이렇게 CASE 문 바로 뒤에 컬럼 이름을 쓰고, 그 컬럼의 값과 어떤 값이 같은지(=)를 비교하는 CASE 함수를 단순 CASE 함수라고 합니다. 2. 검색 CASE 함수 위 그림처럼 우리가 이전 영상에서 배운 것이 바로 검..

0818부터. > 날짜, 시간 -------------------------------------- 관련 데이터 타입 : https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/date-and-time-types.html 관련 함수 : https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/date-and-time-functions.html EX. SELECT email, sign_up_day, FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(sign_up_day)) FROM member; >대문자만 조회하기 -------------------------------------- EX. SELECT * FROM copang_main.test WHERE sentece LI..