데이터 사이언스 100번의 노크(구조화 데이터 처리편) – SQL Part 1 (Q1 to Q20)의 해설입니다.

참고(Reference) : 「데이터 사이언티스트 협회 스킬 정의 위원」의 「데이터 사이언스 100번의 노크(구조화 데이터 처리편)」입니다.

데이터 사이언티스트 소사이어티 깃허브 : https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess

데이터 사이언스 100 노크 (구조화된 데이터 처리) URL : https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess/blob/master/docker/work/answer/ans_preprocess_knock_SQL.ipynb

– 참고: 원래 데이터 사이언티스트 소사이어티(データサイエンティスト協会スキル定義委員)에서 만든 ipynb 파일을 DeepL 에서 일본어에서 영어로 번역한 파일입니다.

– 이 파일을 업데이트한 이유는 초보자부터 고급 엔지니어까지 SQL을 사용하고자 하는 모든 사람에게 유용한 이 실습을 전파하기 위해서입니다.

– 이 데이터는 일본어로 작성되었으므로 연습할 때 언어 문제가 발생할 수 있습니다. 그러나 크게 영향을 미치지 않으므로 걱정하지 마십시오.

처음에
사용법
데이터 가동 100번 노크

처음에

데이터베이스는 PostgreSQL13입니다.
먼저 다음 셀을 실행합니다.
셀에 %%sql을 명시하여 SQL을 발행할 수 있습니다.
jupyter에서는 describe 명령으로 테이블 구조를 확인할 수 없으므로, 테이블 구조를 확인하려면 limit을 지정한 SELECT 등으로 대체해 주세요.
익숙한 SQL 클라이언트를 사용해도 문제 없습니다(접속 정보는 아래와 같습니다).
- IP 주소 : Docker Desktop의 경우 localhost, Docker toolbox의 경우 192.168.99.100
- Port:5432
- database 이름: dsdojo_db
- 사용자 이름: padawan
- 비밀번호:padawan12345
대량 출력을 하면 Jupyter가 멈출 수 있으므로 출력 건수를 제한하는 것을 권장합니다(질문에도 출력 건수를 기재).
- 결과 확인을 위해 표시하는 양을 적절히 조절하여 작업을 가볍게 진행할 수 있는 기술도 데이터 처리에는 필요합니다.
대량의 결과가 출력된 경우, 파일이 무거워져 이후 열리지 않을 수 있습니다.
- 이 경우, 작업 결과는 사라지지만 파일을 GitHub에서 다시 불러와야 합니다.
- vim 에디터 등으로 대량 출력 범위를 삭제할 수도 있습니다.
이름, 주소 등은 더미 데이터이며 실제 존재하는 것이 아닙니다.

In [1]:

%load_ext sql
import os

pgconfig = {
    'host': 'db',
    'port': os.environ['PG_PORT'],
    'database': os.environ['PG_DATABASE'],
    'user': os.environ['PG_USER'],
    'password': os.environ['PG_PASSWORD'],
}
dsl = 'postgresql://{user}:{password}@{host}:{port}/{database}'.format(**pgconfig)

# Magic 명령어로 SQL을 작성하기 위한 환경 설정
%sql $dsl

Out[1]:

'Connected: padawan@dsdojo_db'

사용법

셀의 맨 앞에 %%sql을 기재하고, 두 번째 줄 이후에 SQL을 작성하면 Jupyter에서 PostgreSQL에 대해 SQL을 실행할 수 있습니다.

In [2]:

%%sql
SELECT '다음과 같이 실행됩니다' AS sample;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
1 rows affected.

Out[2]:

sample
다음과 같이 실행됩니다

데이터 가동 100번 노크

S-001: 영수증 내역 데이터(df_receipt)에서 전체 항목 중 첫 10건을 표시하여 어떤 데이터를 보유하고 있는지 목시으로 확인하라.

In [3]:

%%sql

SELECT
    *
FROM receipt
LIMIT 10
;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
10 rows affected.

Out[3]:

sales_ymd	sales_epoch	store_cd	receipt_no	receipt_sub_no	customer_id	product_cd	quantity	amount
20181103	1541203200	S14006	112	1	CS006214000001	P070305012	1	158
20181118	1542499200	S13008	1132	2	CS008415000097	P070701017	1	81
20170712	1499817600	S14028	1102	1	CS028414000014	P060101005	1	170
20190205	1549324800	S14042	1132	1	ZZ000000000000	P050301001	1	25
20180821	1534809600	S14025	1102	2	CS025415000050	P060102007	1	90
20190605	1559692800	S13003	1112	1	CS003515000195	P050102002	1	138
20181205	1543968000	S14024	1102	2	CS024514000042	P080101005	1	30
20190922	1569110400	S14040	1102	1	CS040415000178	P070501004	1	128
20170504	1493856000	S13020	1112	2	ZZ000000000000	P071302010	1	770
20191010	1570665600	S14027	1102	1	CS027514000015	P071101003	1	680

해설:

이 코드는 관계형 데이터베이스를 관리하고 조작하기 위한 프로그래밍 언어인 SQL(Structured Query Language)로 작성되었습니다.

이 코드에서는 "receipt"라는 이름의 테이블을 조회하고 별표(*) 와일드카드 문자를 사용하여 테이블의 모든 열과 행을 선택하고 있다. 쿼리 끝에 있는 "LIMIT 10" 구문은 결과 집합을 테이블의 처음 10개의 행으로 제한하고 있다.

간단히 말해, 이 코드는 데이터베이스의 'receipt' 테이블에서 처음 10개의 행을 추출하고 있는 것이다. 'receipt' 테이블 데이터의 정확한 의미와 구조는 데이터베이스의 스키마와 저장된 정보에 따라 달라질 수 있다.

S-002: 영수증 내역 데이터(df_receipt)에서 판매일자(sales_ymd), 고객 아이디(customer_id), 상품코드(product_cd), 판매금액(amount)의 순서로 열을 지정하여 10건씩 표시하라.

In [4]:

%%sql

SELECT
    sales_ymd,
    customer_id,
    product_cd,
    amount
FROM receipt
LIMIT 10
;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
10 rows affected.

Out[4]:

sales_ymd	customer_id	product_cd	amount
20181103	CS006214000001	P070305012	158
20181118	CS008415000097	P070701017	81
20170712	CS028414000014	P060101005	170
20190205	ZZ000000000000	P050301001	25
20180821	CS025415000050	P060102007	90
20190605	CS003515000195	P050102002	138
20181205	CS024514000042	P080101005	30
20190922	CS040415000178	P070501004	128
20170504	ZZ000000000000	P071302010	770
20191010	CS027514000015	P071101003	680

해설:

이 코드도 SQL(Structured Query Language)로 작성되었으며, "receipt"라는 이름의 테이블을 조회하고 있다.

SELECT 문을 사용하여 특정 열 "sales_ymd", "customer_id", "product_cd", "amount"를 선택하고 있습니다. 이 열들은 판매일, 구매를 한 고객의 ID, 구매한 상품의 코드, 구매 금액 등 구매 거래와 관련된 다양한 정보를 나타낸다.

쿼리 끝에 있는 "LIMIT 10" 구문은 결과 집합을 테이블의 첫 10개의 행으로 제한한다. 즉, 이 쿼리는 'RECIPATE' 테이블에 기록된 처음 10개의 거래 데이터만 반환한다.

요약하면, 이 코드는 'sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount'라는 컬럼을 통해 데이터베이스의 'receive' 테이블에 기록된 처음 10건의 거래에 대한 특정 정보를 가져오는 것이다. 'RECEIVE' 테이블의 데이터의 정확한 의미와 구조는 데이터베이스의 스키마와 그 안에 저장된 정보에 따라 달라질 수 있다.

S-003: 영수증 내역 데이터(df_receipt)에서 매출일자(sales_ymd), 고객 ID(customer_id), 상품코드(product_cd), 매출금액(amount) 순으로 열을 지정하여 10건씩 표시한다. 단, sales_ymdsales_date로 항목명을 변경하면서 추출한다.

In [5]:

%%sql

SELECT
    sales_ymd AS sales_date,
    customer_id,
    product_cd,
    amount 
FROM receipt
LIMIT 10
;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
10 rows affected.

Out[5]:

sales_date	customer_id	product_cd	amount
20181103	CS006214000001	P070305012	158
20181118	CS008415000097	P070701017	81
20170712	CS028414000014	P060101005	170
20190205	ZZ000000000000	P050301001	25
20180821	CS025415000050	P060102007	90
20190605	CS003515000195	P050102002	138
20181205	CS024514000042	P080101005	30
20190922	CS040415000178	P070501004	128
20170504	ZZ000000000000	P071302010	770
20191010	CS027514000015	P071101003	680

해설:

이 코드도 SQL(Structured Query Language)로 작성되었으며, "receipt"라는 이름의 테이블을 조회하고 있다.

SELECT 문은 "receive" 테이블에서 특정 컬럼의 데이터를 가져오기 위해 사용됩니다. 하지만 이 경우 AS 키워드를 사용하여 컬럼 이름을 변경하고 있습니다. 첫 번째 컬럼은 'sales_ymd'에서 'sales_date'로 이름이 변경되었습니다. 다른 컬럼인 'customer_id', 'product_cd', 'amount'는 원래 이름 그대로 유지됩니다.

쿼리 끝에 있는 "LIMIT 10" 구문은 결과 집합을 테이블의 처음 10개의 행으로 제한한다. 즉, 이 쿼리는 'RECIPATE' 테이블에 기록된 처음 10개의 거래 데이터만 반환한다.

요약하면, 이 코드는 수정된 열 이름 'sales_date', 'customer_id', 'product_cd', 'amount'를 사용하여 데이터베이스의 'receive' 테이블에 기록된 처음 10건의 거래에 대한 특정 열을 가져온다. 'receive' 테이블의 데이터의 정확한 의미와 구조는 데이터베이스의 스키마와 저장된 정보에 따라 달라질 수 있다.

S-004: 영수증 내역 데이터(df_receipt)에서 판매일(sales_ymd), 고객 ID(customer_id), 상품 코드(product_cd), 판매 금액(amount) 순으로 열을 지정하고, 다음 조건을 만족하는 데이터를 추출하시오.
고객 ID(customer_id)가 “CS018205000001″이다.

In [6]:

%%sql

SELECT
    sales_ymd,
    customer_id,
    product_cd,
    amount
FROM
    receipt
WHERE
    customer_id = 'CS018205000001'
;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
12 rows affected.

Out[6]:

sales_ymd	customer_id	product_cd	amount
20180911	CS018205000001	P071401012	2200
20180414	CS018205000001	P060104007	600
20170614	CS018205000001	P050206001	990
20170614	CS018205000001	P060702015	108
20190216	CS018205000001	P071005024	102
20180414	CS018205000001	P071101002	278
20190226	CS018205000001	P070902035	168
20190924	CS018205000001	P060805001	495
20190226	CS018205000001	P071401020	2200
20180911	CS018205000001	P071401005	1100
20190216	CS018205000001	P040101002	218
20190924	CS018205000001	P091503001	280

해설:

이 코드도 SQL(Structured Query Language)로 작성되었으며, "receipt"라는 이름의 테이블을 조회하고 있다.

SELECT 문은 "receive" 테이블에서 특정 데이터 컬럼을 가져오는데 사용된다. 선택된 컬럼은 'sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount'입니다. 이 열들은 판매일, 구매한 고객의 ID, 구매한 상품의 코드, 구매 금액 등 구매 거래와 관련된 다양한 정보를 나타낸다.

FROM 문은 데이터를 가져올 '영수증' 테이블을 지정한다.

WHERE 구문은 특정 조건에 따라 데이터를 필터링하는 데 사용됩니다. 이 경우 'customer_id' 컬럼이 'CS018205000001'과 같다는 조건에 따라 데이터가 필터링된다. 즉, 이 쿼리는 ID가 'CS018205000001'인 고객이 수행한 거래에 대한 데이터만 가져오는 것이다.

요약하면, 이 코드는 데이터베이스의 'receipate' 테이블에서 특정 열의 정보를 가져오는데, ID가 'CS018205000001'인 특정 고객이 수행한 거래에 대해서만 가져온다는 것이다. 'receipate' 테이블의 데이터의 정확한 의미와 구조는 데이터베이스의 스키마와 저장된 정보에 따라 달라진다.

S-005: 영수증 내역 데이터(df_receipt)에서 판매일(sales_ymd), 고객 ID(customer_id), 상품 코드(product_cd), 판매 금액(amount)의 순서로 열을 지정하고, 아래 조건을 모두 만족하는 데이터를 추출하라.
고객 ID(customer_id)가 “CS018205000001”
매출 금액(amount)이 1,000 이상

In [7]:

%%sql

SELECT
    sales_ymd,
    customer_id,
    product_cd,
    amount
FROM
    receipt
WHERE
    customer_id = 'CS018205000001'
    AND amount >= 1000
;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
3 rows affected.

Out[7]:

sales_ymd	customer_id	product_cd	amount
20180911	CS018205000001	P071401012	2200
20190226	CS018205000001	P071401020	2200
20180911	CS018205000001	P071401005	1100

해설:

이 코드도 SQL(Structured Query Language)로 작성되었으며, "receipt"라는 이름의 테이블을 조회하고 있다.

SELECT 문은 "receive" 테이블에서 특정 데이터 컬럼을 가져오는데 사용된다. 선택된 컬럼은 'sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount'입니다. 이 열들은 판매일, 구매한 고객의 ID, 구매한 상품의 코드, 구매 금액 등 구매 거래와 관련된 다양한 정보를 나타낸다.

FROM 문은 데이터를 가져올 '영수증' 테이블을 지정한다.

WHERE 구문은 특정 조건에 따라 데이터를 필터링하는 데 사용된다. 이 경우 두 가지 조건에 따라 데이터가 필터링됩니다.

customer_id 컬럼이 'CS018205000001'과 같아야 한다.
금액 컬럼은 1000 이상이어야 한다.

즉, 이 쿼리는 ID가 'CS018205000001'인 고객이 거래한 금액이 1000 이상인 데이터만 가져온다는 뜻이다.

요약하면, 이 코드는 데이터베이스의 'receive' 테이블에서 특정 열의 정보를 가져오는데, ID가 'CS018205000001'인 특정 고객이 거래한 거래 중 금액이 1000 이상인 거래만 대상으로 한다. 영수증 테이블의 데이터의 정확한 의미와 구조는 데이터베이스의 스키마와 그 안에 저장된 정보에 따라 달라진다.

S-006: 영수증 내역 데이터(df_receipt)에서 판매일(sales_ymd), 고객 ID(customer_id), 상품 코드(product_cd), 판매 수량(quantity), 판매 금액(amount) 순으로 열을 지정하고, 다음 조건을 모두 만족하는 데이터를 추출하라. 추출하라.
고객 ID(customer_id)가 “CS018205000001”.
판매금액(amount)이 1,000 이상 또는 판매수량(quantity)이 5 이상

In [8]:

%%sql

SELECT
    sales_ymd,
    customer_id,
    product_cd,
    quantity,
    amount
FROM
    receipt
WHERE
    customer_id = 'CS018205000001'
    AND
    (
        amount >= 1000
        OR quantity >= 5
    )
;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
5 rows affected.

Out[8]:

sales_ymd	customer_id	product_cd	quantity	amount
20180911	CS018205000001	P071401012	1	2200
20180414	CS018205000001	P060104007	6	600
20170614	CS018205000001	P050206001	5	990
20190226	CS018205000001	P071401020	1	2200
20180911	CS018205000001	P071401005	1	1100

해설:

이 코드도 SQL(Structured Query Language)로 작성되었으며, "receipt"라는 이름의 테이블을 조회하고 있다.

SELECT 문은 "receive" 테이블에서 특정 데이터 컬럼을 가져오는데 사용된다. 선택된 컬럼은 'sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'quantity', 'amount'입니다. 이 열들은 판매일, 구매한 고객의 ID, 구매한 상품의 코드, 구매한 상품의 수량, 구매 금액 등 구매 거래와 관련된 다양한 정보를 나타낸다.

FROM 문에서는 데이터를 가져올 '영수증' 테이블을 지정합니다.

WHERE 구문은 특정 조건에 따라 데이터를 필터링하는 데 사용된다. 이 경우 두 가지 조건에 따라 데이터가 필터링됩니다.

customer_id 컬럼이 'CS018205000001'과 같아야 한다.
트랜잭션은 다음 두 가지 조건 중 하나 이상을 충족해야 한다: a. '금액' 컬럼이 1000 이상일 것. b. '수량' 컬럼이 5 이상일 것.

즉, 이 쿼리는 ID가 'CS018205000001'인 고객이 거래한 금액이 1000 이상 또는 수량이 5 이상인 데이터만 가져온다는 뜻이다.

요약하면, 이 코드는 데이터베이스의 'receipate' 테이블에서 특정 열의 정보를 가져오는데, ID가 'CS018205000001'인 특정 고객이 수행한 거래 중 금액이 1000 이상 또는 수량이 5 이상인 거래만을 대상으로 한다. 영수증 테이블의 데이터의 정확한 의미와 구조는 데이터베이스의 스키마와 그 안에 저장된 정보에 따라 달라진다.

S-007: 영수증 내역 데이터(df_receipt)에서 판매일(sales_ymd), 고객 ID(customer_id), 상품 코드(product_cd), 판매 금액(amount)의 순서로 열을 지정하고, 아래 조건을 모두 만족하는 데이터를 추출하라.
고객 ID(customer_id)가 “CS018205000001”
매출 금액(amount)이 1,000 이상 2,000 이하

In [9]:

%%sql

SELECT
    sales_ymd,
    customer_id,
    product_cd,
    amount
FROM
    receipt
WHERE
    customer_id = 'CS018205000001'
    AND amount BETWEEN 1000 AND 2000
;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
1 rows affected.

Out[9]:

sales_ymd	customer_id	product_cd	amount
20180911	CS018205000001	P071401005	1100

해설:

이 코드도 SQL(Structured Query Language)로 작성되었으며, "receipt"라는 이름의 테이블을 조회하고 있다.

SELECT 문은 "receive" 테이블에서 특정 데이터 컬럼을 가져오는데 사용된다. 선택된 컬럼은 'sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount'입니다. 이 열들은 판매일, 구매한 고객의 ID, 구매한 상품의 코드, 구매 금액 등 구매 거래와 관련된 다양한 정보를 나타낸다.

FROM 문은 데이터를 가져올 '영수증' 테이블을 지정한다.

WHERE 구문은 특정 조건에 따라 데이터를 필터링하는 데 사용된다. 이 경우 두 가지 조건에 따라 데이터가 필터링됩니다.

customer_id 컬럼이 'CS018205000001'과 같아야 한다.
금액 컬럼은 1000에서 2000 사이여야 한다.

즉, 이 쿼리는 ID가 'CS018205000001'인 고객이 거래한 금액이 1000에서 2000 사이인 데이터만 가져오는 것이다(단, 1000에서 2000 사이는 포함된다).

WHERE 절의 BETWEEN 연산자는 값의 범위에 따라 결과를 필터링하는 데 사용된다. 이 경우 '금액' 컬럼이 1000에서 2000 사이에 있는 트랜잭션(포함)을 가져오는 데 사용됩니다.

요약하면, 이 코드는 데이터베이스의 'receipt' 테이블에서 특정 열의 정보를 가져오고 있지만, ID가 'CS018205000001'인 특정 고객이 수행한 거래 중 금액이 1000에서 2000 사이인 거래로 제한하고 있다. 영수증 테이블 데이터의 정확한 의미와 구조는 데이터베이스의 스키마와 저장된 정보에 따라 달라진다.

S-008: 영수증 내역 데이터(df_receipt)에서 판매일(sales_ymd), 고객 ID(customer_id), 상품 코드(product_cd), 판매 금액(amount)의 순서로 열을 지정하고, 아래 조건을 모두 만족하는 데이터를 추출하라.
고객 ID(customer_id)가 “CS018205000001”
상품코드(product_cd)가 “P071401019” 이외

In [10]:

%%sql

SELECT
    sales_ymd,
    customer_id,
    product_cd, amount
FROM
    receipt
WHERE
    customer_id = 'CS018205000001'
    AND product_cd != 'P071401019'
;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
12 rows affected.

Out[10]:

sales_ymd	customer_id	product_cd	amount
20180911	CS018205000001	P071401012	2200
20180414	CS018205000001	P060104007	600
20170614	CS018205000001	P050206001	990
20170614	CS018205000001	P060702015	108
20190216	CS018205000001	P071005024	102
20180414	CS018205000001	P071101002	278
20190226	CS018205000001	P070902035	168
20190924	CS018205000001	P060805001	495
20190226	CS018205000001	P071401020	2200
20180911	CS018205000001	P071401005	1100
20190216	CS018205000001	P040101002	218
20190924	CS018205000001	P091503001	280

해설:

이 코드는 SQL 언어로 작성되었으며, 데이터베이스를 쿼리하고 있다.

이 쿼리는 SELECT 문을 사용하여 "RECIPATE" 테이블에서 데이터를 선택하고 있습니다.

선택된 컬럼은 다음과 같습니다. "sales_ymd", "customer_id", "product_cd", "amount"입니다.

이 쿼리는 'customer_id'가 'CS018205000001'과 같고 'product_cd'가 'P0714019'와 같지 않은 레코드만 선택하여 데이터를 필터링하고 있다.

즉, 이 쿼리는 customer_id 'CS018205000001'에 대해 product_cd가 'P071401019'인 레코드를 제외한 모든 레코드를 반환한다.

이 코드는 Jupyter 노트북 내에서 SQL 매직 명령 '%%sql'을 사용하여 실행되고 있다. 이 명령을 통해 SQL 코드를 노트북 내에서 직접 실행할 수 있다.

S-009: 다음 처리에서 출력 결과를 바꾸지 않고 OR을 AND로 다시 작성하시오.
SELECT * FROM store WHERE NOT (prefecture_cd = '13' OR floor_area > 900)

In [11]:

%%sql

SELECT * FROM store WHERE prefecture_cd != '13' AND floor_area <= 900;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
3 rows affected.

Out[11]:

store_cd	store_name	prefecture_cd	prefecture	address	address_kana	tel_no	longitude	latitude	floor_area
S14046	北山田店	14	神奈川県	神奈川県横浜市都筑区北山田一丁目	カナガワケンヨコハマシツヅキクキタヤマタイッチョウメ	045-123-4049	139.5916	35.56189	831.0
S14011	日吉本町店	14	神奈川県	神奈川県横浜市港北区日吉本町四丁目	カナガワケンヨコハマシコウホククヒヨシホンチョウヨンチョウメ	045-123-4033	139.6316	35.54655	890.0
S12013	習志野店	12	千葉県	千葉県習志野市芝園一丁目	チバケンナラシノシシバゾノイッチョウメ	047-123-4002	140.022	35.66122	808.0

해설:

이 코드는 SQL 언어로 작성되었으며, 데이터베이스에 대한 쿼리를 수행하고 있습니다.

SELECT 문을 사용하여 "store" 테이블의 모든 컬럼을 선택하고 있습니다.

이 쿼리는 'prefecture_cd'가 '13'과 같지 않고 'floor_area'가 900 이하인 레코드만 선택함으로써 데이터를 필터링하고 있다.

즉, 이 쿼리는 'store' 테이블에서 'prefecture_cd'가 13 이하이고 'floor_area'가 900 이하인 모든 레코드를 반환한다.

이 코드는 Jupyter 노트북 내에서 SQL 매직 명령 '%%sql'을 사용하여 실행되고 있다. 이 명령어를 통해 SQL 코드를 노트북 내에서 직접 실행할 수 있습니다.

S-010: 매장 데이터(df_store)에서 매장 코드(store_cd)가 “S14″로 시작하는 항목만 전체 추출하여 10개를 표시하라.

In [12]:

%%sql

SELECT
    *
FROM store
WHERE
    store_cd LIKE 'S14%'
LIMIT 10
;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
10 rows affected.

Out[12]:

store_cd	store_name	prefecture_cd	prefecture	address	address_kana	tel_no	longitude	latitude	floor_area
S14010	菊名店	14	神奈川県	神奈川県横浜市港北区菊名一丁目	カナガワケンヨコハマシコウホククキクナイッチョウメ	045-123-4032	139.6326	35.50049	1732.0
S14033	阿久和店	14	神奈川県	神奈川県横浜市瀬谷区阿久和西一丁目	カナガワケンヨコハマシセヤクアクワニシイッチョウメ	045-123-4043	139.4961	35.45918	1495.0
S14036	相模原中央店	14	神奈川県	神奈川県相模原市中央二丁目	カナガワケンサガミハラシチュウオウニチョウメ	042-123-4045	139.3716	35.57327	1679.0
S14040	長津田店	14	神奈川県	神奈川県横浜市緑区長津田みなみ台五丁目	カナガワケンヨコハマシミドリクナガツタミナミダイゴチョウメ	045-123-4046	139.4994	35.52398	1548.0
S14050	阿久和西店	14	神奈川県	神奈川県横浜市瀬谷区阿久和西一丁目	カナガワケンヨコハマシセヤクアクワニシイッチョウメ	045-123-4053	139.4961	35.45918	1830.0
S14028	二ツ橋店	14	神奈川県	神奈川県横浜市瀬谷区二ツ橋町	カナガワケンヨコハマシセヤクフタツバシチョウ	045-123-4042	139.4963	35.46304	1574.0
S14012	本牧和田店	14	神奈川県	神奈川県横浜市中区本牧和田	カナガワケンヨコハマシナカクホンモクワダ	045-123-4034	139.6582	35.42156	1341.0
S14046	北山田店	14	神奈川県	神奈川県横浜市都筑区北山田一丁目	カナガワケンヨコハマシツヅキクキタヤマタイッチョウメ	045-123-4049	139.5916	35.56189	831.0
S14022	逗子店	14	神奈川県	神奈川県逗子市逗子一丁目	カナガワケンズシシズシイッチョウメ	046-123-4036	139.5789	35.29642	1838.0
S14011	日吉本町店	14	神奈川県	神奈川県横浜市港北区日吉本町四丁目	カナガワケンヨコハマシコウホククヒヨシホンチョウヨンチョウメ	045-123-4033	139.6316	35.54655	890.0

해설:

이 코드는 SQL 언어로 작성되었으며, 데이터베이스를 쿼리하고 있다.

이 쿼리는 SELECT 문을 사용하여 "store" 테이블의 모든 컬럼을 선택하고 있다.

쿼리는 와일드카드 문자 '%'를 사용한 LIKE 연산자를 사용하여 'store_cd' 열이 'S14'로 시작하는 레코드만 선택함으로써 데이터를 필터링하고 있다.

또한 이 쿼리는 LIMIT 절을 사용하여 반환되는 레코드 수를 10으로 제한하고 있습니다.

즉, 이 쿼리는 'store' 테이블에서 'store_cd'가 'S14'로 시작하는 레코드를 최대 10개까지만 반환합니다.

이 코드는 Jupyter 노트북 내에서 SQL 매직 명령 '%%sql'을 사용하여 실행되고 있다. 이 명령어를 통해 SQL 코드를 노트북 내에서 직접 실행할 수 있다.

S-011: 고객 데이터(df_customer)에서 고객 ID(customer_id)의 끝자리가 1인 항목만 전체 추출하여 10건을 표시하라.

In [13]:

%%sql

SELECT * FROM customer WHERE customer_id LIKE '%1' LIMIT 10;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
10 rows affected.

Out[13]:

customer_id	customer_name	gender_cd	gender	birth_day	age	postal_cd	address	application_store_cd	application_date	status_cd
CS037613000071	六角雅彦	9	不明	1952-04-01	66	136-0076	東京都江東区南砂**********	S13037	20150414	0-00000000-0
CS028811000001	堀井かおり	1	女性	1933-03-27	86	245-0016	神奈川県横浜市泉区和泉町**********	S14028	20160115	0-00000000-0
CS040412000191	川井郁恵	1	女性	1977-01-05	42	226-0021	神奈川県横浜市緑区北八朔町**********	S14040	20151101	1-20091025-4
CS028314000011	小菅あおい	1	女性	1983-11-26	35	246-0038	神奈川県横浜市瀬谷区宮沢**********	S14028	20151123	1-20080426-5
CS039212000051	藤島恵梨香	1	女性	1997-02-03	22	166-0001	東京都杉並区阿佐谷北**********	S13039	20171121	1-20100215-4
CS015412000111	松居奈月	1	女性	1972-10-04	46	136-0071	東京都江東区亀戸**********	S13015	20150629	0-00000000-0
CS004702000041	野島洋	0	男性	1943-08-24	75	176-0022	東京都練馬区向山**********	S13004	20170218	0-00000000-0
CS041515000001	栗田千夏	1	女性	1967-01-02	52	206-0001	東京都多摩市和田**********	S13041	20160422	E-20100803-F
CS029313000221	北条ひかり	1	女性	1987-06-19	31	279-0011	千葉県浦安市美浜**********	S12029	20180810	0-00000000-0
CS034312000071	望月奈央	1	女性	1980-09-20	38	213-0026	神奈川県川崎市高津区久末**********	S14034	20160106	0-00000000-0

해설:

이 코드는 SQL 언어로 작성되었으며, 데이터베이스를 쿼리하고 있습니다.

이 쿼리는 SELECT 문을 사용하여 'customer' 테이블의 모든 컬럼을 선택하고 있다.

쿼리는 와일드카드 문자 '%'를 사용한 LIKE 연산자를 사용하여 'customer_id' 열의 끝이 숫자 '1'인 레코드만 선택하여 데이터를 필터링하고 있습니다.

또한 LIMIT 절을 사용하여 반환되는 레코드 수를 10으로 제한하고 있습니다.

즉, 이 쿼리는 'customer_id'의 끝이 숫자 '1'인 'customer' 테이블에서 최대 10개의 레코드를 반환합니다.

이 코드는 Jupyter 노트북 내에서 SQL 매직 명령 '%%sql'을 사용하여 실행되고 있다. 이 명령어를 사용하면 노트북 내에서 SQL 코드를 직접 실행할 수 있다.

S-012: 점포 데이터(df_store)에서 주소(address)에 ‘요코하마시’가 포함된 항목만 모두 표시한다.

In [14]:

%%sql

SELECT * FROM store WHERE address LIKE '%横浜市%';

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
11 rows affected.

Out[14]:

store_cd	store_name	prefecture_cd	prefecture	address	address_kana	tel_no	longitude	latitude	floor_area
S14010	菊名店	14	神奈川県	神奈川県横浜市港北区菊名一丁目	カナガワケンヨコハマシコウホククキクナイッチョウメ	045-123-4032	139.6326	35.50049	1732.0
S14033	阿久和店	14	神奈川県	神奈川県横浜市瀬谷区阿久和西一丁目	カナガワケンヨコハマシセヤクアクワニシイッチョウメ	045-123-4043	139.4961	35.45918	1495.0
S14040	長津田店	14	神奈川県	神奈川県横浜市緑区長津田みなみ台五丁目	カナガワケンヨコハマシミドリクナガツタミナミダイゴチョウメ	045-123-4046	139.4994	35.52398	1548.0
S14050	阿久和西店	14	神奈川県	神奈川県横浜市瀬谷区阿久和西一丁目	カナガワケンヨコハマシセヤクアクワニシイッチョウメ	045-123-4053	139.4961	35.45918	1830.0
S14028	二ツ橋店	14	神奈川県	神奈川県横浜市瀬谷区二ツ橋町	カナガワケンヨコハマシセヤクフタツバシチョウ	045-123-4042	139.4963	35.46304	1574.0
S14012	本牧和田店	14	神奈川県	神奈川県横浜市中区本牧和田	カナガワケンヨコハマシナカクホンモクワダ	045-123-4034	139.6582	35.42156	1341.0
S14046	北山田店	14	神奈川県	神奈川県横浜市都筑区北山田一丁目	カナガワケンヨコハマシツヅキクキタヤマタイッチョウメ	045-123-4049	139.5916	35.56189	831.0
S14011	日吉本町店	14	神奈川県	神奈川県横浜市港北区日吉本町四丁目	カナガワケンヨコハマシコウホククヒヨシホンチョウヨンチョウメ	045-123-4033	139.6316	35.54655	890.0
S14048	中川中央店	14	神奈川県	神奈川県横浜市都筑区中川中央二丁目	カナガワケンヨコハマシツヅキクナカガワチュウオウニチョウメ	045-123-4051	139.5758	35.54912	1657.0
S14042	新山下店	14	神奈川県	神奈川県横浜市中区新山下二丁目	カナガワケンヨコハマシナカクシンヤマシタニチョウメ	045-123-4047	139.6593	35.43894	1044.0
S14006	葛が谷店	14	神奈川県	神奈川県横浜市都筑区葛が谷	カナガワケンヨコハマシツヅキククズガヤ	045-123-4031	139.5633	35.53573	1886.0

해설:

이 코드는 SQL 언어로 작성되었으며, 데이터베이스를 쿼리하고 있다.

이 쿼리는 SELECT 문을 사용하여 "store" 테이블의 모든 컬럼을 선택하고 있다.

쿼리는 와일드카드 문자 '%'가 포함된 LIKE 연산자를 사용하여 'address' 열에 'yokohama city' 문자열이 포함된 레코드만 선택함으로써 데이터를 필터링하고 있다.

즉, 이 쿼리는 'store' 테이블에서 'address' 열에 'yokohama city' 문자열이 포함된 모든 레코드를 반환한다.

이 코드는 Jupyter 노트북 내에서 SQL 매직 명령 '%%sql'을 사용하여 실행되고 있다. 이 명령어를 사용하면 노트북 내에서 SQL 코드를 직접 실행할 수 있습니다.

S-013: 고객 데이터(df_customer)에서 상태코드(status_cd)가 알파벳 A~F로 시작하는 데이터를 모두 추출하여 10건을 표시하라.

In [15]:

%%sql

SELECT * FROM customer WHERE status_cd ~ '^[A-F]' LIMIT 10;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
10 rows affected.

Out[15]:

customer_id	customer_name	gender_cd	gender	birth_day	age	postal_cd	address	application_store_cd	application_date	status_cd
CS031415000172	宇多田貴美子	1	女性	1976-10-04	42	151-0053	東京都渋谷区代々木**********	S13031	20150529	D-20100325-C
CS015414000103	奥野陽子	1	女性	1977-08-09	41	136-0073	東京都江東区北砂**********	S13015	20150722	B-20100609-B
CS011215000048	芦田沙耶	1	女性	1992-02-01	27	223-0062	神奈川県横浜市港北区日吉本町**********	S14011	20150228	C-20100421-9
CS029415000023	梅田里穂	1	女性	1976-01-17	43	279-0043	千葉県浦安市富士見**********	S12029	20150610	D-20100918-E
CS035415000029	寺沢真希	9	不明	1977-09-27	41	158-0096	東京都世田谷区玉川台**********	S13035	20141220	F-20101029-F
CS031415000106	宇野由美子	1	女性	1970-02-26	49	151-0053	東京都渋谷区代々木**********	S13031	20150201	F-20100511-E
CS029215000025	石倉美帆	1	女性	1993-09-28	25	279-0022	千葉県浦安市今川**********	S12029	20150708	B-20100820-C
CS033605000005	猪股雄太	0	男性	1955-12-05	63	246-0031	神奈川県横浜市瀬谷区瀬谷**********	S14033	20150425	F-20100917-E
CS033415000229	板垣菜々美	1	女性	1977-11-07	41	246-0021	神奈川県横浜市瀬谷区二ツ橋町**********	S14033	20150712	F-20100326-E
CS008415000145	黒谷麻緒	1	女性	1977-06-27	41	157-0067	東京都世田谷区喜多見**********	S13008	20150829	F-20100622-F

해설:

이 코드는 SQL 언어로 작성되었으며, 데이터베이스를 쿼리하고 있습니다.

이 쿼리는 SELECT 문을 사용하여 'customer' 테이블에서 모든 컬럼을 선택하고 있다.

이 쿼리는 'status_cd' 컬럼이 정규식 패턴 '^[A-F]'와 일치하는 레코드만 선택함으로써 데이터를 필터링하고 있습니다(~ 연산자 사용).

정규식 패턴 '^[A-F]'는 "status_cd" 컬럼의 A에서 F로 시작하는 모든 값과 일치합니다. 패턴 내 ^ 문자는 문자열의 시작을 나타내며, [A-F]는 문자의 범위를 지정한다.

또한 이 쿼리는 LIMIT 절을 사용하여 반환되는 레코드 수를 10으로 제한하고 있다.

즉, 이 쿼리는 'status_cd' 컬럼이 A~F로 시작하는 'customer' 테이블에서 최대 10개의 레코드를 반환한다.

이 코드는 Jupyter 노트북 내에서 SQL 매직 명령 '%%sql'을 사용하여 실행되고 있다. 이 명령어를 통해 SQL 코드를 노트북 내에서 직접 실행할 수 있습니다.

S-014: 고객 데이터(df_customer)에서 상태코드(status_cd)의 끝자리가 숫자 1~9로 끝나는 데이터를 모두 추출하여 10건을 표시하라.

In [16]:

%%sql

SELECT * FROM customer WHERE status_cd ~ '[1-9]$' LIMIT 10;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
10 rows affected.

Out[16]:

customer_id	customer_name	gender_cd	gender	birth_day	age	postal_cd	address	application_store_cd	application_date	status_cd
CS001215000145	田崎美紀	1	女性	1995-03-29	24	144-0055	東京都大田区仲六郷**********	S13001	20170605	6-20090929-2
CS033513000180	安斎遥	1	女性	1962-07-11	56	241-0823	神奈川県横浜市旭区善部町**********	S14033	20150728	6-20080506-5
CS011215000048	芦田沙耶	1	女性	1992-02-01	27	223-0062	神奈川県横浜市港北区日吉本町**********	S14011	20150228	C-20100421-9
CS040412000191	川井郁恵	1	女性	1977-01-05	42	226-0021	神奈川県横浜市緑区北八朔町**********	S14040	20151101	1-20091025-4
CS009315000023	皆川文世	1	女性	1980-04-15	38	154-0012	東京都世田谷区駒沢**********	S13009	20150319	5-20080322-1
CS015315000033	福士璃奈子	1	女性	1983-03-17	36	135-0043	東京都江東区塩浜**********	S13015	20141024	4-20080219-3
CS023513000066	神戸そら	1	女性	1961-12-17	57	210-0005	神奈川県川崎市川崎区東田町**********	S14023	20150915	5-20100524-9
CS035513000134	市川美帆	1	女性	1960-03-27	59	156-0053	東京都世田谷区桜**********	S13035	20150227	8-20100711-9
CS001515000263	高松夏空	1	女性	1962-11-09	56	144-0051	東京都大田区西蒲田**********	S13001	20160812	1-20100804-1
CS040314000027	鶴田きみまろ	9	不明	1986-03-26	33	226-0027	神奈川県横浜市緑区長津田**********	S14040	20150122	2-20080426-4

해설:

이 코드는 SQL 언어로 작성되었으며, 데이터베이스를 쿼리하고 있습니다.

이 쿼리는 SELECT 문을 사용하여 'customer' 테이블에서 모든 컬럼을 선택하고 있다.

이 쿼리는 "status_cd" 컬럼이 '[1-9]$' 정규표현식 패턴과 일치하는 레코드만 선택함으로써 데이터를 필터링하고 있습니다(~ 연산자를 사용하고 있습니다).

정규식 패턴 '[1-9]$'는 "status_cd" 컬럼의 1부터 9까지 숫자로 끝나는 모든 값과 일치합니다. 패턴의 $ 문자는 문자열의 끝을 나타내며, [1-9]는 문자 범위를 지정한다.

또한 이 쿼리는 LIMIT 절을 사용하여 반환되는 레코드 수를 10으로 제한하고 있다.

즉, 이 쿼리는 'status_cd' 컬럼의 끝자리가 1부터 9까지의 숫자인 'customer' 테이블에서 최대 10개의 레코드를 반환한다.

이 코드는 Jupyter 노트북 내에서 SQL 매직 명령 '%%sql'을 사용하여 실행되고 있다. 이 명령어를 사용하면 노트북 내에서 SQL 코드를 직접 실행할 수 있다.

S-015: 고객 데이터(df_customer)에서 상태코드(status_cd)의 시작이 알파벳 A~F로 시작하고 끝이 숫자 1~9로 끝나는 데이터를 모두 추출하여 10건을 표시하라.

In [17]:

%%sql

SELECT * FROM customer WHERE status_cd ~ '^[A-F].*[1-9]$' LIMIT 10;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
10 rows affected.

Out[17]:

customer_id	customer_name	gender_cd	gender	birth_day	age	postal_cd	address	application_store_cd	application_date	status_cd
CS011215000048	芦田沙耶	1	女性	1992-02-01	27	223-0062	神奈川県横浜市港北区日吉本町**********	S14011	20150228	C-20100421-9
CS022513000105	島村貴美子	1	女性	1962-03-12	57	249-0002	神奈川県逗子市山の根**********	S14022	20150320	A-20091115-7
CS001515000096	水野陽子	9	不明	1960-11-29	58	144-0053	東京都大田区蒲田本町**********	S13001	20150614	A-20100724-7
CS013615000053	西脇季衣	1	女性	1953-10-18	65	261-0026	千葉県千葉市美浜区幕張西**********	S12013	20150128	B-20100329-6
CS020412000161	小宮薫	1	女性	1974-05-21	44	174-0042	東京都板橋区東坂下**********	S13020	20150822	B-20081021-3
CS001215000097	竹中あさみ	1	女性	1990-07-25	28	146-0095	東京都大田区多摩川**********	S13001	20170315	A-20100211-2
CS035212000007	内村恵梨香	1	女性	1990-12-04	28	152-0023	東京都目黒区八雲**********	S13035	20151013	B-20101018-6
CS002515000386	野田コウ	1	女性	1963-05-30	55	185-0013	東京都国分寺市西恋ケ窪**********	S13002	20160410	C-20100127-8
CS001615000372	稲垣寿々花	1	女性	1956-10-29	62	144-0035	東京都大田区南蒲田**********	S13001	20170403	A-20100104-1
CS032512000121	松井知世	1	女性	1962-09-04	56	210-0011	神奈川県川崎市川崎区富士見**********	S13032	20150727	A-20100103-5

설명: 

이 코드는 SQL 언어로 작성되었으며, 데이터베이스를 쿼리하고 있습니다.

이 쿼리는 SELECT 문을 사용하여 'customer' 테이블에서 모든 컬럼을 선택하고 있다.

이 쿼리는 'status_cd' 컬럼이 정규식 패턴 '^[A-F]. *[1-9]$'와 일치하는 레코드만 선택함으로써 데이터를 필터링하고 있습니다(~ 연산자를 사용하고 있습니다).

정규식 패턴 '^[A-F]. *[1-9]$'는 'status_cd' 열에서 A~F로 시작하고 임의의 수의 문자가 이어지며 1~9의 숫자로 끝나는 모든 값과 일치합니다. 패턴 내 ^ 문자는 문자열의 시작을 나타내고, $ 문자는 문자열의 끝을 나타낸다.

또한 이 쿼리는 LIMIT 절을 사용하여 반환되는 레코드 수를 10으로 제한하고 있다.

즉, 이 쿼리는 'status_cd' 컬럼이 A~F 문자로 시작하고 1~9 숫자로 끝나는 'customer' 테이블에서 최대 10개의 레코드를 반환한다.

이 코드는 Jupyter 노트북 내에서 SQL 매직 명령 '%%sql'을 사용하여 실행되고 있다. 이 명령어를 통해 SQL 코드를 노트북 내에서 직접 실행할 수 있습니다.

S-016: 매장 데이터(df_store)에서 전화번호(tel_no)가 3자리-3자리-4자리인 데이터를 모두 표시하라.

In [18]:

%%sql

SELECT * FROM store WHERE tel_no ~ '^[0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{4}$';

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
34 rows affected.

Out[18]:

store_cd	store_name	prefecture_cd	prefecture	address	address_kana	tel_no	longitude	latitude	floor_area
S12014	千草台店	12	千葉県	千葉県千葉市稲毛区千草台一丁目	チバケンチバシイナゲクチグサダイイッチョウメ	043-123-4003	140.118	35.63559	1698.0
S13002	国分寺店	13	東京都	東京都国分寺市本多二丁目	トウキョウトコクブンジシホンダニチョウメ	042-123-4008	139.4802	35.70566	1735.0
S14010	菊名店	14	神奈川県	神奈川県横浜市港北区菊名一丁目	カナガワケンヨコハマシコウホククキクナイッチョウメ	045-123-4032	139.6326	35.50049	1732.0
S14033	阿久和店	14	神奈川県	神奈川県横浜市瀬谷区阿久和西一丁目	カナガワケンヨコハマシセヤクアクワニシイッチョウメ	045-123-4043	139.4961	35.45918	1495.0
S14036	相模原中央店	14	神奈川県	神奈川県相模原市中央二丁目	カナガワケンサガミハラシチュウオウニチョウメ	042-123-4045	139.3716	35.57327	1679.0
S14040	長津田店	14	神奈川県	神奈川県横浜市緑区長津田みなみ台五丁目	カナガワケンヨコハマシミドリクナガツタミナミダイゴチョウメ	045-123-4046	139.4994	35.52398	1548.0
S14050	阿久和西店	14	神奈川県	神奈川県横浜市瀬谷区阿久和西一丁目	カナガワケンヨコハマシセヤクアクワニシイッチョウメ	045-123-4053	139.4961	35.45918	1830.0
S13052	森野店	13	東京都	東京都町田市森野三丁目	トウキョウトマチダシモリノサンチョウメ	042-123-4030	139.4383	35.55293	1087.0
S14028	二ツ橋店	14	神奈川県	神奈川県横浜市瀬谷区二ツ橋町	カナガワケンヨコハマシセヤクフタツバシチョウ	045-123-4042	139.4963	35.46304	1574.0
S14012	本牧和田店	14	神奈川県	神奈川県横浜市中区本牧和田	カナガワケンヨコハマシナカクホンモクワダ	045-123-4034	139.6582	35.42156	1341.0
S14046	北山田店	14	神奈川県	神奈川県横浜市都筑区北山田一丁目	カナガワケンヨコハマシツヅキクキタヤマタイッチョウメ	045-123-4049	139.5916	35.56189	831.0
S14022	逗子店	14	神奈川県	神奈川県逗子市逗子一丁目	カナガワケンズシシズシイッチョウメ	046-123-4036	139.5789	35.29642	1838.0
S14011	日吉本町店	14	神奈川県	神奈川県横浜市港北区日吉本町四丁目	カナガワケンヨコハマシコウホククヒヨシホンチョウヨンチョウメ	045-123-4033	139.6316	35.54655	890.0
S13016	小金井店	13	東京都	東京都小金井市本町一丁目	トウキョウトコガネイシホンチョウイッチョウメ	042-123-4015	139.5094	35.70018	1399.0
S14034	川崎野川店	14	神奈川県	神奈川県川崎市宮前区野川	カナガワケンカワサキシミヤマエクノガワ	044-123-4044	139.5998	35.57693	1318.0
S14048	中川中央店	14	神奈川県	神奈川県横浜市都筑区中川中央二丁目	カナガワケンヨコハマシツヅキクナカガワチュウオウニチョウメ	045-123-4051	139.5758	35.54912	1657.0
S12007	佐倉店	12	千葉県	千葉県佐倉市上志津	チバケンサクラシカミシヅ	043-123-4001	140.1452	35.71872	1895.0
S14026	辻堂西海岸店	14	神奈川県	神奈川県藤沢市辻堂西海岸二丁目	カナガワケンフジサワシツジドウニシカイガンニチョウメ	046-123-4040	139.4466	35.32464	1732.0
S13041	八王子店	13	東京都	東京都八王子市大塚	トウキョウトハチオウジシオオツカ	042-123-4026	139.4235	35.63787	810.0
S14049	川崎大師店	14	神奈川県	神奈川県川崎市川崎区中瀬三丁目	カナガワケンカワサキシカワサキクナカゼサンチョウメ	044-123-4052	139.7327	35.53759	962.0
S14023	川崎店	14	神奈川県	神奈川県川崎市川崎区本町二丁目	カナガワケンカワサキシカワサキクホンチョウニチョウメ	044-123-4037	139.7028	35.53599	1804.0
S13018	清瀬店	13	東京都	東京都清瀬市松山一丁目	トウキョウトキヨセシマツヤマイッチョウメ	042-123-4017	139.5178	35.76885	1220.0
S14027	南藤沢店	14	神奈川県	神奈川県藤沢市南藤沢	カナガワケンフジサワシミナミフジサワ	046-123-4041	139.4896	35.33762	1521.0
S14021	伊勢原店	14	神奈川県	神奈川県伊勢原市伊勢原四丁目	カナガワケンイセハラシイセハラヨンチョウメ	046-123-4035	139.3129	35.40169	962.0
S14047	相模原店	14	神奈川県	神奈川県相模原市千代田六丁目	カナガワケンサガミハラシチヨダロクチョウメ	042-123-4050	139.3748	35.55959	1047.0
S12013	習志野店	12	千葉県	千葉県習志野市芝園一丁目	チバケンナラシノシシバゾノイッチョウメ	047-123-4002	140.022	35.66122	808.0
S14042	新山下店	14	神奈川県	神奈川県横浜市中区新山下二丁目	カナガワケンヨコハマシナカクシンヤマシタニチョウメ	045-123-4047	139.6593	35.43894	1044.0
S12030	八幡店	12	千葉県	千葉県市川市八幡三丁目	チバケンイチカワシヤワタサンチョウメ	047-123-4005	139.924	35.72318	1162.0
S14025	大和店	14	神奈川県	神奈川県大和市下和田	カナガワケンヤマトシシモワダ	046-123-4039	139.468	35.43414	1011.0
S14045	厚木店	14	神奈川県	神奈川県厚木市中町二丁目	カナガワケンアツギシナカチョウニチョウメ	046-123-4048	139.3651	35.44182	980.0
S12029	東野店	12	千葉県	千葉県浦安市東野一丁目	チバケンウラヤスシヒガシノイッチョウメ	047-123-4004	139.8968	35.65086	1101.0
S12053	高洲店	12	千葉県	千葉県浦安市高洲五丁目	チバケンウラヤスシタカスゴチョウメ	047-123-4006	139.9176	35.63755	1555.0
S14024	三田店	14	神奈川県	神奈川県川崎市多摩区三田四丁目	カナガワケンカワサキシタマクミタヨンチョウメ	044-123-4038	139.5424	35.6077	972.0
S14006	葛が谷店	14	神奈川県	神奈川県横浜市都筑区葛が谷	カナガワケンヨコハマシツヅキククズガヤ	045-123-4031	139.5633	35.53573	1886.0

설명:

이 코드는 SQL 언어로 작성되었으며, 데이터베이스에 대한 쿼리를 수행하고 있다.

이 쿼리는 SELECT 문을 사용하여 'store' 테이블의 모든 컬럼을 선택하고 있다.

이 쿼리는 'tel_no' 컬럼이 '^[0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{4}$' 정규 표현식 패턴과 일치하는 레코드만 선택하여 데이터를 필터링하고 있습니다(~ 연산자를 사용하고 있습니다).

정규식 패턴 '^[0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{4}$'는 'tel_no' 열의 값 중 ##-####-##의 형식을 가진 유효한 전화번호를 따르는 값과 일치합니다(각 #은 한 자리 숫자를 나타냅니다). 패턴의 ^ 문자는 문자열의 시작을, $ 문자는 문자열의 끝을 나타내며 {3}과 {4}는 전화 번호의 각 섹션에 포함되는 정확한 숫자 수를 지정하는 수량화자입니다.

즉, 이 쿼리는 'store' 테이블에서 'tel_no' 컬럼이 유효한 전화 번호 형식과 일치하는 모든 레코드를 반환한다.

이 코드는 Jupyter 노트북 내에서 SQL 매직 명령 '%%sql'을 사용하여 실행된다. 이 명령을 사용하면 노트북 내에서 SQL 코드를 직접 실행할 수 있습니다.

S-017: 고객 데이터(df_customer)를 생년월일(birth_day)을 기준으로 나이순으로 정렬하고, 맨 위부터 10개의 항목을 모두 표시하라.

In [19]:

%%sql

SELECT * FROM customer ORDER BY birth_day LIMIT 10;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
10 rows affected.

Out[19]:

customer_id	customer_name	gender_cd	gender	birth_day	age	postal_cd	address	application_store_cd	application_date	status_cd
CS003813000014	村山菜々美	1	女性	1928-11-26	90	182-0007	東京都調布市菊野台**********	S13003	20160214	0-00000000-0
CS026813000004	吉村朝陽	1	女性	1928-12-14	90	251-0043	神奈川県藤沢市辻堂元町**********	S14026	20150723	0-00000000-0
CS018811000003	熊沢美里	1	女性	1929-01-07	90	204-0004	東京都清瀬市野塩**********	S13018	20150403	0-00000000-0
CS027803000004	内村拓郎	0	男性	1929-01-12	90	251-0031	神奈川県藤沢市鵠沼藤が谷**********	S14027	20151227	0-00000000-0
CS013801000003	天野拓郎	0	男性	1929-01-15	90	274-0824	千葉県船橋市前原東**********	S12013	20160120	0-00000000-0
CS001814000022	鶴田里穂	1	女性	1929-01-28	90	144-0045	東京都大田区南六郷**********	S13001	20161012	A-20090415-7
CS016815000002	山元美紀	1	女性	1929-02-22	90	184-0005	東京都小金井市桜町**********	S13016	20150629	C-20090923-C
CS009815000003	中田里穂	1	女性	1929-04-08	89	154-0014	東京都世田谷区新町**********	S13009	20150421	D-20091021-E
CS012813000013	宇野南朋	1	女性	1929-04-09	89	231-0806	神奈川県横浜市中区本牧町**********	S14012	20150712	0-00000000-0
CS005813000015	金谷恵梨香	1	女性	1929-04-09	89	165-0032	東京都中野区鷺宮**********	S13005	20150506	0-00000000-0

설명:

이 코드는 SQL 언어로 작성되었으며, 데이터베이스에 대한 쿼리를 수행하고 있습니다.

SELECT 문을 사용하여 "customer" 테이블의 모든 컬럼을 선택하고 있습니다.

ORDER BY 절을 사용하여 "birth_day" 컬럼을 기준으로 오름차순으로 데이터를 정렬하고 있다.

LIMIT 절은 반환되는 레코드 수를 10으로 제한하는 데 사용됩니다.

즉, 이 쿼리는 'customer' 테이블에서 'birth_day' 컬럼을 기준으로 오름차순으로 데이터를 정렬하면 처음 10개의 레코드를 반환하게 됩니다.

이 코드는 Jupyter 노트북 내에서 SQL 매직 명령 '%%sql'을 사용하여 실행되고 있다. 이 명령어를 통해 SQL 코드를 노트북 내에서 직접 실행할 수 있다.

S-018: 고객 데이터(df_customer)를 생년월일(birth_day)을 기준으로 젊은 순서로 정렬하고, 맨 위부터 10개의 항목을 모두 표시하라.

In [20]:

%%sql

SELECT * FROM customer ORDER BY birth_day DESC LIMIT 10;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
10 rows affected.

Out[20]:

customer_id	customer_name	gender_cd	gender	birth_day	age	postal_cd	address	application_store_cd	application_date	status_cd
CS035114000004	大村美里	1	女性	2007-11-25	11	156-0053	東京都世田谷区桜**********	S13035	20150619	6-20091205-6
CS022103000002	福山はじめ	9	不明	2007-10-02	11	249-0006	神奈川県逗子市逗子**********	S14022	20160909	0-00000000-0
CS002113000009	柴田真悠子	1	女性	2007-09-17	11	184-0014	東京都小金井市貫井南町**********	S13002	20160304	0-00000000-0
CS004115000014	松井京子	1	女性	2007-08-09	11	165-0031	東京都中野区上鷺宮**********	S13004	20161120	1-20081231-1
CS002114000010	山内遥	1	女性	2007-06-03	11	184-0015	東京都小金井市貫井北町**********	S13002	20160920	6-20100510-1
CS025115000002	小柳夏希	1	女性	2007-04-18	11	245-0018	神奈川県横浜市泉区上飯田町**********	S14025	20160116	D-20100913-D
CS002113000025	広末まなみ	1	女性	2007-03-30	12	184-0015	東京都小金井市貫井北町**********	S13002	20171030	0-00000000-0
CS033112000003	長野美紀	1	女性	2007-03-22	12	245-0051	神奈川県横浜市戸塚区名瀬町**********	S14033	20150606	0-00000000-0
CS007115000006	福岡瞬	1	女性	2007-03-10	12	285-0845	千葉県佐倉市西志津**********	S12007	20151118	F-20101016-F
CS014113000008	矢口莉緒	1	女性	2007-03-05	12	260-0041	千葉県千葉市中央区東千葉**********	S12014	20150622	3-20091108-6

설명:

이 코드는 SQL 언어로 작성되었으며, 데이터베이스를 쿼리하고 있다.

이 쿼리는 SELECT 문을 사용하여 "customer" 테이블의 모든 컬럼을 선택하고 있습니다.

ORDER BY 절을 사용하여 "birth_day" 컬럼을 기준으로 내림차순으로 데이터를 정렬하고 있다.

LIMIT 절은 반환되는 레코드 수를 10으로 제한하는 데 사용됩니다.

즉, 이 쿼리는 'customer' 테이블에서 'birth_day' 컬럼을 기준으로 내림차순으로 데이터를 정렬하면 처음 10개의 레코드를 반환하게 됩니다.

이 코드는 Jupyter 노트북 내에서 SQL 매직 명령 '%%sql'을 사용하여 실행되고 있다. 이 명령어를 통해 SQL 코드를 노트북 내에서 직접 실행할 수 있습니다.

S-019: 영수증 내역 데이터(df_receipt)에 대해 건당 매출 금액(amount)이 높은 순서대로 순위를 부여하고, 맨 위부터 10건씩 표시한다. 항목은 고객 ID(customer_id), 매출 금액(amount), 부여한 랭크를 표시하도록 한다. 단, 매출액(amount)이 동일한 경우 동일한 순위를 부여한다.

In [21]:

%%sql

SELECT
    customer_id,
    amount,
    RANK() OVER(ORDER BY amount DESC) AS ranking 
FROM receipt
LIMIT 10
;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
10 rows affected.

Out[21]:

customer_id	amount	ranking
CS011415000006	10925	1
ZZ000000000000	6800	2
CS028605000002	5780	3
ZZ000000000000	5480	4
ZZ000000000000	5480	4
CS015515000034	5480	4
ZZ000000000000	5440	7
CS021515000089	5440	7
CS020414000081	5280	9
ZZ000000000000	5280	9

설명:

이 코드는 SQL 언어로 작성되었으며, 데이터베이스를 쿼리하고 있다.

쿼리는 "receipt" 테이블에서 "customer_id"와 "amount" 컬럼을 선택하고 있다.

또한 RANK()라는 창 함수를 사용하여 "amount" 컬럼을 기준으로 각 레코드의 순위를 계산하는데, RANK() 함수는 동일한 값에는 동일한 순위를 할당하고, 같지 않은 값에는 순위 사이에 간격을 두어 각 레코드의 순위를 계산한다. 창 함수는 OVER() 구문을 사용하여 정의되며, 순위를 적용할 순서와 파티션 또는 필터링 기준을 지정한다.

쿼리는 ORDER BY 절을 사용하여 "amount" 열을 기준으로 내림차순으로 데이터를 정렬한다.

이 쿼리는 AS 키워드를 사용하여 RANK() 함수의 결과를 '순위'라는 별칭으로 지정한다.

LIMIT 구문은 반환되는 레코드 수를 10으로 제한하기 위해 사용된다.

즉, 이 쿼리는 'receipt' 테이블에서 처음 10개의 레코드를 반환하고, 각 레코드에는 'customer_id', 'amount', 'ranking' 컬럼이 포함되며, 'ranking' 컬럼에는 'amount' 컬럼을 기준으로 한 각 레코드의 순위 가 기재되며, 가장 높은 금액을 가진 레코드의 순위는 1이다.

이 코드는 Jupyter 노트북 내에서 SQL 매직 명령 '%%sql'을 사용하여 실행된다. 이 명령을 통해 노트북 내에서 SQL 코드를 직접 실행할 수 있다.

S-020: 영수증 내역 데이터(df_receipt)에 대해 건당 매출 금액(amount)이 높은 순서대로 순위를 부여하고, 맨 위부터 10건씩 표시한다. 항목은 고객 ID(customer_id), 매출 금액(amount), 부여한 순위를 표시한다. 단, 매출금액(amount)이 동일한 경우에도 별도의 순위를 부여해야 한다.

In [22]:

%%sql

SELECT
    customer_id,
    amount,
    ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY amount DESC) AS ranking 
FROM receipt
LIMIT 10
;

 * postgresql://padawan:***@db:5432/dsdojo_db
10 rows affected.

Out[22]:

customer_id	amount	ranking
CS011415000006	10925	1
ZZ000000000000	6800	2
CS028605000002	5780	3
ZZ000000000000	5480	4
CS015515000034	5480	5
ZZ000000000000	5480	6
ZZ000000000000	5440	7
CS021515000089	5440	8
CS001412000160	5280	9
CS020515000102	5280	10

설명:

이 코드는 Jupyter 노트북에서 매직 명령 "%%sql"을 사용하여 실행되는 SQL 쿼리입니다.

이 쿼리는 "recipate" 테이블에서 3개의 컬럼을 선택합니다. "customer_id", "amount", 그리고 새로운 "ranking" 열. "customer_id"와 "amount" 열은 단순하며 이 두 필드의 값만 가져오고, "ranking" 열은 ROW_NUMBER()라는 window 함수를 사용하여 생성된 파생 컬럼이다.

ROW_NUMBER() 함수는 지정된 ORDER BY 구문을 기반으로 결과 집합의 각 행에 대해 고유한 연번을 생성한다. 이 함수는 'amount' 열의 값을 기준으로 각 행에 순위를 할당하는 데 사용되며, ORDER BY 구문은 'amount' 열을 기준으로 행을 내림차순으로 정렬하여 가장 높은 금액이 1순위, 두 번째로 높은 금액이 2순위, 이렇게 순서를 지정합니다.

AS 키워드는 새로운 컬럼에 "ranking"이라는 별칭을 부여하는 데 사용됩니다.

마지막으로 LIMIT 구문을 사용하여 쿼리가 반환하는 행 수를 10행으로 제한하고 있습니다.

따라서 이 쿼리의 결과는 "customer_id", "amount", "ranking" 컬럼을 가진 "receive" 테이블의 상위 10개의 행을 반환하며, "ranking" 컬럼에는 "amount" 컬럼의 순서에 따라 각 행에 할당된 연번이 포함되어 있고 가장 높은 금액의 것은 'ranking 1'이 됩니다.