Python

import numpy as npimport pandas as pd def squares(x): return x ** 2 def doubles(x): return x * 2 result1, result2 = squares(3), doubles(3)print(result1, result2)9 6 array = np.array([1, 2, 3])result1 = squares(array) # np.array ** 2result2 = doubles(array) # np.array * 2print(result1, result2)[1 4 9] [2 4 6] df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3],'b': [4, 5, 6]})print(df)print(squares(df)) a b0 1 41 ..

import pandas as pd if __name__ == '__main__': # csv 파일에서 데이터 프레임을 생성 emp_df = pd.read_csv('emp.csv') print(emp_df.iloc[0:5]) # 부서별, 직책별 직원 수를 출력 grouped = emp_df.groupby(['DEPTNO', 'JOB']) emp_by_dept = grouped['EMPNO'] result_df = emp_by_dept.agg('count') print(result_df) EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO0 7369 SMITH CLERK 7902.0 1980-12-17 800.0 NaN 201 7499 ALLEN SALESMAN 7698.0 1..

import numpy as npimport pandas as pd # 데이터 프레임 생성np.random.seed(1)df = pd.DataFrame({'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],'data1': np.random.randint(0, 10, 5),'data2': np.random.randint(0, 10, 5)})print(df) key1 key2 data1 data20 a one 5 01 a two 8 12 b one 9 73 b two 5 64 a one 0 9 grouped1 = df.groupby(by='key1')print(grouped1) # DataFrameGroupBy 객체 - ..

-- 사용자 계정이 소유한 테이블에 대한 정보를 갖고 있는 테이블: user_tablesdesc user_tables;select * from user_tables;select table_name from user_tables;-- 사용자 계정이 소유한 테이블의 컬럼들에 대한 정보를 갖고 있는 테이블: user_tab_columnsdesc user_tab_columns;select * from user_tab_columns;-- emp 테이블이 가지고 있는 컬럼이름들을 검색select column_name from user_tab_columnswhere table_name = 'EMP'order by column_id; import cx_Oracleimport pandas as pd if __name__..