정리 방법해당 레벨에서 정답률 내림차순으로 풀이 후 기초적인 문법은 제외하고 잊기 쉬운 내용 위주로 정리.너무 쉬운 문제는 제외했습니다 Q) 동물 보호소에서 가장 먼저 들어온 동물은 언제 들어왔는지 조회SELECT MIN(DATETIME)FROM ANIMAL_INS Q) 동물 보호소에 들어온 동물 이름 중 두 번 이상 쓰인 이름과 해당 이름이 쓰인 횟수를 조회이름이 없는 동물은 집계에서 제외결과는 이름 순으로 조회SELECT NAME, COUNT(NAME) AS COUNTFROM ANIMAL_INSGROUP BY NAMEHAVING NAME IS NOT NULL AND COUNT(NAME) >=2ORDER BY NAMEGROUP BY 절에는 HAVING 으로 조건 설정 Q) 이름에 el이 들어가는 개의..

정리 방법해당 레벨에서 정답률 내림차순으로 풀이 후 너무 기초적인 문법은 제외하고 정리날짜 형식 변경SQL에서 DATETIME 형식은 YYYY-MM-DD hh:mm:ss 형태DATE는 YYYY-MM-DD 형식DATEFORMAT(column, '포맷문자') 를 통해 변환-- HIRE_YMD : 2009-03-01 00:00:00 이라는 데이터가 있을 때SELECT DATE_FORMAT(HIRE_YMD, '%Y-%m-%d') AS NEW_HIRE_YMDFROM TABLE-- 결과 : 2009-03-01 ♠ 기타 포맷 문자 : 각 포맷 문자는 , 또는 - 으로 구분 가능 (출처 : https://velog.io/@gloz0315/SQL-날짜-형식-변경)%Y년도 (2023)%y년도(23)%d일(01,19)%e..

정리 방법해당 레벨에서 정답률 내림차순으로 풀이 후 너무 기초적인 문법은 제외하고 정리COUNT -- COUNT(*)SELECT COUNT(*)FROM TABLE; → NULL 값이 포함 된 모든 행 카운트-- COUNT(컬럼명)SELECT COUNT(INFO)FROM TABLE; → NULL이 아닌 INFO 컬럼의 행 카운트-- COUNT(DISTINCT 컬럼명)SELECT COUNT(DISTINCT INFO)FROM TABLE;-- COUNT(DISTINCT 컬럼1, 컬럼2)SELECT COUNT(DISTINCT INFO1, INFO2)FROM TABLE; → INFO 컬럼에서 중복된 행을 제외하고 카운트 / 컬럼이 2개 이상이라면 두 개의 컬럼 값 모두 같아야 중복으로 취급 ORDER BY-- 0R..

1. 문제typeerror: '>' not supported between instances of 'nonetype' and 'int' 오류 발생세미 프로젝트 진행 중 최종 모델을 pkl 파일로 load해서, streamlit 앱 내에서 작동시키는 작업을 진행하고 있었습니다. 모든 작업을 올바르게 했는데, predict를 실행시키면 위와 같은 오류가 발생하더라고요.코드는 다음과 같았습니다.import streamlit as stimport joblibimport numpy as npimport pandas as pd# 모델 불러오기model1 = joblib.load("models/gm_model.pkl")model2 = joblib.load("models/ngm_model.pkl")# 데이터 프레임 불..

0. 머리말streamlit은 python 코드를 기반으로 웹에 시각화 구현 가능HTML, CSS를 따로 학습하지 않아도 편리하지만, 알고 있다면 더욱 자세한 내용을 입력가능But, 기능이 제한적이라 프로토타입 형식으로 제작하여 소통에 도움을 주는 정도가 한계인듯 함.자세한 내용은 streamlit docs 참고(https://docs.streamlit.io/)아래 내용은 streamlit docs와 유튜브 '테디노트'님의 Streamlit 강의를 참고하였습니다.Streamlit 관련 정보나 한국어 강의가 거의 없는데 제공해주시는 테디노트님 감사합니다.다음 글에서는 세미 프로젝트에 Streamlit을 활용한 시각화 대시보드 포스팅 예정1. Textimport streamlit as stst.title('..

0. Category Feature란?Category Feature라고 하면 익숙하지 않을 수 있겠지만, 범주형 변수라고 하면 익숙하다. 범주형 변수란 고유한 값이나 범주의 수가 제한된 변수로써, 명목형 변수와 순서형 변수등이 이에 속한다.범주형 변수 예시Category = ['사과', '바나나', '귤'] num = [3, 5, 6] df = pd.DataFrame({'Category' : Category, 'num' : num}) df범주형 변수는 숫자의 의미가 아니라 고유한 값을 뜻하기 때문에 컴퓨터는 그 고유한 특성을 이해하지 못한다. 따라서, 컴퓨터가 이해할 수 있도록 인코딩 해주어야 하는데 인코딩 방법에는 다음과 같은 것들이 있다.One-Hot EncodingLabel EncodingTarge..