새벽코딩

북미에서는 오븐같은 곳에서 화씨 (Fahrenheit)를 쓰기 때문에, 요리 할때 가끔 온도 단위 변환이 필요하다. 예를 들어서, 오븐에 섭씨 180ºC 에 30분을 돌려야하는 레시피는 화씨 356ºF로 조리를 해줘야한다. Celsius to Fahrenheit Converter Celsius (°C): Convert Fahrenheit (°F): 섭씨를 화씨로 바꾸는 공식 Fahrenheit = (Celsius * 9/5) + 32 이를 파이썬 for 문을 돌려서 표현을 해보자면 # 화씨 - 섭씨 온도 변환 테이블 출력하는 프로그램 # for 문을 사용, output은 float, 섭시 0도 부터 200도 까지 # 10도 단위로 증가시키면서 대응되는 화씨 온도 출력 # 공식 : F = (C * 9/5)..

%s : 형식 지정자 %s는 문자열이나 숫자값을 변수에 대입해서 자주 변경이 있을 경우 이런 형식을 지정하여 상황에 맞게 끔 출력을 하도록 하면된다. price = 1000 print("가격 : %s" % price) 출력값 또한, 이런식으로 사용도 가능하다. ( %s를 2개 이상을 사용하고자 할 때는 해당하는 %s의 개수 만큼 소괄호로 묶어서 형식지정자에 대입) temp = "현재 시간은 %s 시 %s 분 %s 초 입니다." print(temp % (10, 38, 12))

참고 : https://cloudstudying.kr/lectures/516 19 필터링과 서브쿼리(IN, ALL, ANY) | CloudStudying # 필터링과 서브쿼리(IN, ALL, ANY) ## 미션 --- 다음 카페 DB를 가지고, 서브쿼리 관련 필터링 문제를 푸시오. #### 카페 DB 구조도  https://midnightcoding.tistory.com/64 [PostgresDB-2] 10. Relationship (별다방 카페..

Filtering을 위한 Subquery에 대한 내용이다. 이전 posting에서 WHERE 절 Subqery는 그결과가 단일값 (single value) 또는 단일 column( many rows, con column N*1 )만 가능하다고 했다. 아래 예시를 살펴보자. - IN : 포함 여부를 검사 만약, Sub query가 단일 column A B C를 가지고 있다면, grade가 A,B,C 안에 있는 학생만 Filter한다. - ALL : 모두를 만족하는 것을 찾아줌 만약, Sub query가 단일 column 80, 72, 68을 가지고 왔다면, 이것을 가지고 비교연산을 ALL과 함께 진행하는데 그결과, 수학점수가 이 세가지 값보다 큰 학생만 Filter 해준다. - ANY : 하나라도 만족하면..

참고 : https://cloudstudying.kr/lectures/514 (테이블 생성 및 데이터 입력은 아래 posting 참조) https://midnightcoding.tistory.com/64 [PostgresDB-2] 10. Relationship (별다방 카페 실습) 참고 : https://cloudstudying.kr/lectures/509 테이블생성 및 데이터 DB 쿼리 CREATE TABLE orders( id SERIAL PRIMARY KEY, --PK status VARCHAR(50), created_at TIMESTAMPTZ ); CREATE TABLE beverages( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), price INT midnightc..

- Subquery 란? : Query 속에 존재하는 또다른 Query 로서, 먼저 수행된 query의 결과를 가지고 다시 query를 수행한다. 수학점수가 평균보다 높은 학생을 찾는다고 가정 먼저 Inner query (subquery)에서 수학점수의 평균을 계산하고, 그 결과를 기준으로 main query(바깥쪽 쿼리) 에서 학생 정보를 필터링 할 수 있다. 쓰이는 곳은 SELECT 절, FROM절, WHERE절 그리고 JOIN절에 쓰일 수 있는데, 각 위치에 따라서 형태의 제한이 있음에 주의해야한다. - SELECT절 : 1행 1열의 단일 값만 사용 가능 - FROM, JOIN 절 : 행과 열의 크기는 상관 없지만, 반드시 별칭을 붙여줘야 한다. - WHERE 절 : 사용자의 연산자에 따라, SUB..

이전 포스팅에서 생성한 마켓컬리 데이터로 그룹 필터링에 관해서 실습 참고 : https://cloudstudying.kr/lectures/513 DB 데이터 DB 구조도 1. 결재(payments) 테이블에서 수단별 평균 결제 금액이 다음과 같을 때, 평균 결제 금액이 36,000원 이상인 것만 조회하시오 SELECT ptype AS "결제 수단", ROUND(AVG(amount), 2) AS "평균 결제금액" FROM payments GROUP BY ptype 여기에 HAVING 절을 추가해서 평균 결제금액이 36,000이상 인것을 필터링한다. SELECT ptype AS "결제 수단", ROUND(AVG(amount), 2) AS "평균 결제금액" FROM payments GROUP BY ptype ..

참고 : https://cloudstudying.kr/lectures/511 16 그룹화(GROUP BY) | CloudStudying # 그룹화(GROUP BY) ## 미션 --- 기존 [마켓컬리 DB](https://cloudstudying.kr/lectures/510)를 가지고, 그룹화 문제를 실습하시오. #### DB 구조도  테이블을 결제 방법에 따라 분류하고, 각각의 결제횟수를 조회하시오 - GROUP BY 쿼리에서..