TIL 81일차 : SQLD 시험, 사용자 정의 함수의 중요성

 

✏️도전한 점

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1. 판매량에 대한 지수와 숫자형 변수들이 필요했다.

2. 다시 수집해야 할 필요성을 체감했다.

3. 근데 코드가 유동성이 없어서 손이 덜가는 코드를 짜느라 시간을 썼다.

4. 짜두면 에러나기를 반복하다가 왜 "DEF"를 더 빨리 만들지 않았는지!!

5. 함수 부분을 새롭게 고민하게 되면서 문제가 해결되었다.

 

01 사용자 정의 함수에 대해 고민하다.

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사용자 정의 함수 만들기의 중요성

 

02 SQLD 개정 후 문제에 대한 이야기

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1. 노란책 문제를 많이 풀었던 게 도움이 되었다.

2. 1과목에 대해 특히 개념을 잘 이해하고 다른 말로 풀어져 있어도 알아보는 능력을 기른다.

3. 다들 중요하다고 하는 개념들은 정말 중요하다.

4. TOP N쿼리, 계층형 질의를 이해하도록 한다.

5. NVL 함수를 잘 알아둔다. 과장해서 NVL 밖에 안 보였다.

6. 시간 분배를 잘 한다. 어렵다고 붙잡고 있지 말자.

 

03 NVL이란?

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- NVL은 "Null Value Logic"의 약자로, SQL에서 주로 사용되는 함수이다. NVL 함수는 첫 번째 인수가 NULL인 경우 두 번째 인수를 반환하며, 첫 번째 인수가 NULL이 아닌 경우에는 첫 번째 인수를 반환한다. 이 함수는 데이터베이스에서 NULL 값을 처리하거나 대체할 때 유용하게 사용된다.

 

SELECT NVL(column_name, replacement_value) FROM table_name;

 

- 여기서 column_name은 데이터베이스의 열이고, replacement_value는 NULL이거나 비어 있는 경우 대체할 값이다.

- Python의 경우, Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터프레임에서 NULL 값을 처리할 때 일반적으로 fillna() 함수를 사용한다. 이 함수를 사용하여 NULL 값을 원하는 값으로 대체할 수 있다는 걸 알아두자.

 

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
                   'B': [None, 2, 3, None, 5]})

* NULL 값을 "N/A"로 대체

df_filled = df.fillna("N/A")
print(df_filled)

     A    B
0    1  N/A
1    2    2
2  N/A    3
3    4  N/A
4    5    5