emp테이블에서 SCOTT사원이 받는 급여보다 많이 받는 사원을 구해서 그 사원의 사원번호, 이름, 업무, 급여순으로 출력하는 SQL? 1) SCOTT사원이 받는 급여 => 서브쿼리 select sal from emp where ename='SCOTT'; SAL ---------- 3000 ​ 2) select empno, ename, job, sal from emp where sal > 3000; => 메인쿼리 SQL> select empno, ename, job, sal from emp where sal > 3000; EMPNO ENAME JOB SAL ---------- ---------- --------- ---------- 7839 KING PRESIDENT 5000 ​ 3) 1) + 2) se..

--프로시저 선언 CREATE OR REPLACE PROCEDURE my_INOUT_proc ( p_var1 VARCHAR2, p_var2 OUT VARCHAR2, p_var3 IN OUT VARCHAR2 ) IS BEGIN DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('p_var1 = ' || p_var1); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('p_var2 = ' || p_var2); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('p_var3 = ' || p_var3); p_var2 := 'A2'; p_var3 := 'B2'; END; DECLARE v_var1 VARCHAR2(100) := 'A'; v_var2 VARCHAR2(100) := 'B'; v_var3 VARCHAR2(100) := 'C'; BEGIN..

​ --------------------------ORACLE SQL DEVELOPER-------------------------------- --1. SQL developer를 이용하여 Oracle XE DB에 scott계정으로 접속하여 아래 table 을 생성하시오. CREATE TABLE EXAM_TABLE( ID VARCHAR(50) PRIMARY KEY, PASS VARCHAR(30) NOT NULL, NAME VARCHAR(25) NOT NULL, SCORE NUMBER(3) ); INSERT INTO EXAM_TABLE VALUES('1001', '1234','Kim',90); INSERT INTO EXAM_TABLE VALUES('1002', '3456','Lee',100); INSERT..

R에서 csv파일 불러와서 SQL에 저장하기 sample

​ # 1. C:드라이브에 OracleTest 폴더 생성 # 2. OracleTest폴더에 ojdbc6 저장(driver) # ojdbc6 위치 # C:\oraclexe\app\oracle\product\11.2.0\server\jdbc\lib ​ https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/history.html R-tools 4.0, 3.6 설치 https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/rtools40-x86_64.exe https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/Rtools35.exe ​ R-tools 설치시 R 3.5.x + 32 bit toolchain 체크 해제 ADD Path..

read_csv 함수는 데이터를 tibble로 R에 가져오는 반면, read.csv는 대신 일반 이전 R 데이터 프레임을 가져옵니다. ​ Tibbles는 다음과 같은 이유로 일반 데이터 프레임보다 낫습니다. 더 빠르게 로드 입력 유형을 변경하지 마십시오 열을 목록으로 가질 수 있습니다. 비표준 변수 이름 허용(예: 변수는 숫자로 시작하고 공백을 포함할 수 있음) 행 이름을 만들지 마십시오 ​ 티블이 기존 데이터 프레임보다 나은 다른 미묘한 이유가 있지만 지금은 다음 사항만 알아야 합니다. read_csv는 티블을 생성합니다. read.csv는 일반 데이터 프레임을 만듭니다. 데이터가 R에 로드될 때까지 기다리는 것 외에 할 일이 더 많은 데이터 과학자라면 데이터 프레임 대신 tibble을 로드해야 합니다..

sapply함수 사용해서 각 컬럼별 is.numeric조건을 적용한다. sapply(df,is.numeric) ID TRUE age TRUE job FALSE marital FALSE education FALSE default FALSE balance TRUE housing FALSE loan FALSE contact FALSE day TRUE month FALSE campaign TRUE pdays TRUE previous TRUE poutcome FALSE y FALSE sapply 리턴값을 df[ ]안에 넣어주면 원하는 조건의 컬럼만 추출된다. df[(sapply(df,is.numeric))] ]